Predizione della risposta alla terapia di singole metastasi epatiche da tumore del colon-retto per mezzo di metodi di machine learning = Prediction of response to treatment in individual colorectal cancer liver metastases using machine learning methods

Lo scopo del lavoro di tesi è stato quello di sviluppare un algoritmo di machine learning per prevedere la risposta al primo ciclo di chemioterapia di singole metastasi epatiche da cancro colorettale trattate con FOLFOX o FOLFIRI. Sono state estratte 107 features radiomiche dalle segmentazioni manuali di 396 metastasi epatiche su scansioni CT pretrattamento appartenenti a 87 pazienti. Sono state poi effettuate diverse prove sfruttando diversi classificatori e metodi di features selection al fine di classificare le lesioni in non responder (R-), se il loro diametro maggiore aumentava più del 20% in una scansione CT eseguita dopo un ciclo di trattamento, responder (R+) se il loro diametro maggiore diminuiva più del 30% e stabili (S) altrimenti. Sono state inoltre clusterizzate le lesioni appartenenti alle 3 classi (R+, S ed R-) tramite reti SOM e sono state effettuate delle prove sfruttando diversi classificatori e metodi di features selection al fine di classificare le lesioni nei diversi cluster e poi ricondurre la classificazione alle classi R+, S ed R-. Sono stati valutati i corretti classificati ottenuti con i diversi modelli sui dataset di Training e Test e i modelli migliori individuati sono stati validati utilizzando un Validation Set costituito da lesioni non incluse nei dataset usati per la costruzione dei classificatori al fine di individuare i modelli più performanti sui 3 dataset.