Bianchi Lorenzo, Gaudiano Caterina, Mottola Margherita, Corcioni Beniamino, Droghetti Matteo, Cattabriga Arrigo, Cocozza Maria Adriana, Palmeri Antonino, Coppola Francesca, Giunchi Francesca, Schiavina Riccardo, Fiorentino Michelangelo, Brunocilla Eugenio, Golfieri RIta, Bevilacqua Alessandro, Beyond multiparametric MRI and towards radiomics to detect prostate cancer: A machine learning model to predict clinically significant lesions, «EUROPEAN UROLOGY», 2023, 83, pp. S1404 - S1405 [abstract]
Dajana Cuicchi, Margherita Mottola, Paolo Castellucci, Alessandro Bevilacqua, Arrigo Cattabriga, Maria Adriana Cocozza, Stefano Cardelli, Gerti Dajti, Susanna Mattoni, Rita Golfieri, Stefano Fanti, Alberta Cappelli, Francesca Coppola, Gilberto Poggioli, Radiomic Features from Post-Operative 18F-FDG PET/CT and CT Imaging Associated with Locally Recurrent Rectal Cancer: Preliminary Findings, «JOURNAL OF CLINICAL MEDICINE», 2023, 12, Article number: 2058, pp. 1 - 12 [articolo]Open Access
Matteo Renzulli, Margherita Mottola, Francesca Coppola, Maria Adriana Cocozza, Silvia Malavasi, Arrigo Cattabriga, Giulio Vara, Matteo Ravaioli, Matteo Cescon, Francesco Vasuri, Rita Golfieri, Alessandro Bevilacqua, Automatically extracted machine learning features from preoperative CT to early predict microvascular invasion in HCC: the role of the Zone of Transition (ZOT), «CANCERS», 2022, 14, Article number: 1816, pp. 1 - 18 [articolo]Open Access
Gaudiano, Caterina; Mottola, Margherita; Bianchi, Lorenzo; Corcioni, Beniamino; Cattabriga, Arrigo; Cocozza, Maria Adriana; Palmeri, Antonino; Coppola, Francesca; Giunchi, Francesca; Schiavina, Riccardo; Fiorentino, Michelangelo; Brunocilla, Eugenio; Golfieri, Rita; Bevilacqua, Alessandro, Beyond Multiparametric MRI and towards Radiomics to Detect Prostate Cancer: A Machine Learning Model to Predict Clinically Significant Lesions, «CANCERS», 2022, 14, Article number: 6156, pp. 1 - 12 [articolo]Open Access
Margherita Mottola, Matteo Renzulli, Francesca Coppola, Alessandro Bevilacqua, Rita Golfieri, L'Intelligenza Artificiale nella diagnosi precoce nell'invasione microvascolare nell'epatocarcinoma in stadio iniziale, in: Abstract Book, 2022, pp. 166 - 166 (atti di: 50° Congresso Nazionale della Società Italiana di Radiologia Medica (SIRM), ROMA, 6-9 Ottobre, 2022) [atti di convegno-abstract]
Margherita Mottola, Francesca Coppola, Matteo Renzulli, Alessandro Bevilacqua, Rita Golfieri, Scopo: Valutare, mediante analisi radiomica, le potenzialità della Zona di Transizione (ZT) tra carcinoma rettale localmente avanzato (LARC) e tessuto sano nella predizione dei pazienti responder (R) a terapia neo-adiuvante.
Materiali e metodi: 91 pazienti con LARC sono stati arruolati e sottoposti a Risonanza Magnetica per la stadiazione primaria. Di questi, 46 sono stati inclusi nello studio radiomico. Per definire automaticamente i contorni della ZT, nelle sequenze RM T2-pesate è stata effettuata un’analisi automatica del contrasto locale lungo i bordi del tumore, segmentati manualmente. È stata eseguita un’analisi radiomica della ZT ed è stata selezionata la feature più significativa al Wilcoxon rank-sum test per valutarne la capacità di distinguere pazienti R da non responder (NR). La bontà della separazione tra R e NR è stata valutata mediante mediane e interquartile range e curva ROC con metriche ad essa riferite, quali AUC, specificità (SP), sensibilità (SN) e Informedness (I).
Risultati: Di 46 pazienti, 18 sono risultati R con Tumour Regression Grade (TRG), assegnato post-chirurgia, di 0 e 1. La feature più discriminante (p-value<10-4) è una misura di eterogeneità nella ZT e assume valori mediani di -0.56 (R) e -0.05 (NR) con IQR=0.39 (R) e IQR=0.76 (NR). L’analisi della ZT riporta AUC=0.82 (95%CI 0.63-0.93), SP=79%, SN=89%, corrispondenti a I=0.68.
Conclusioni: L’informazione radiomica derivata dalla ZT mostra un elevato potenziale nella possibilità di predire pazienti R. Il gruppo dei pazienti R mostra alla RM pre-terapia una maggiore omogeneità tissutale nella ZT, associata ad una minore varianza intra-gruppo. L’elevato valore di sensibilità rappresenta un altro potenziale per la predizione precoce dei miglior candidati a terapia neo-adiuvante., in: Abstract Book, 2022, pp. 162 - 162 (atti di: 50° Congresso Nazionale della Società Italiana di Radiologia Medica (SIRM), ROMA, 6-9 Ottobre, 2022) [atti di convegno-abstract]
Alessandro Bevilacqua, Francesca Coppola, Margherita Mottola, Silvia Lo Monaco, Arrigo Cattabriga, Alessandra Guido, F. Di Fabio, Luigi Ricciardiello, Rita Golfieri, Heterogeneity of skewness in T2w-MR images of locally advanced rectal cancer relates with response to neoadjuvant chemoradiotherapy, in: ECR 2021 – BOOK OF ABSTRACTS, «INSIGHTS INTO IMAGING», 2021, pp. 1 - 1 (atti di: The 33rd European Congress of Radiology (ECR 2021), Vienna (Austria), March 3-7, 2021) [atti di convegno-abstract]
Francesca Coppola, Lorenzo Faggioni, Michela Gabelloni, Fabrizio De Vietro, Vincenzo Mendola, Arrigo Cattabriga, Maria Adriana Cocozza, Giulio Vara, Alberto Piccinino, Silvia Lo Monaco, Luigi Vincenzo Pastore, Margherita Mottola, Silvia Malavasi, Alessandro Bevilacqua, Emanuele Neri, Rita Golfieri, Human, All Too Human? An All-Around Appraisal of the “Artificial Intelligence Revolution” in Medical Imaging, «FRONTIERS IN PSYCHOLOGY», 2021, 12, Article number: 710982, pp. 1 - 15 [articolo]Open Access
Alessandro. Bevilacqua, Francesca Coppola, Margherita Mottola, Silvia Lo Monaco, Arrigo Cattabriga, Maria Adriana Cocozza, Dajana Cuicchi, Luigi Ricciardiello, Rita Golfieri, Locally advanced rectal cancer: T2w-MRI-based radiomics may detect responder patients undergoing neoadjuvant chemoradiotherapy, in: ECR 2021 – BOOK OF ABSTRACTS, «INSIGHTS INTO IMAGING», 2021, pp. 1 - 1 (atti di: The 33rd European Congress of Radiology (ECR 2021), Vienna (Austria), March 3-7, 2021) [atti di convegno-abstract]
Margherita Mottola, Alessandro Bevilacqua, Fabio Ferroni, Giampaolo Gavelli, Domenico Barone, Prostate cancer staging based on high b-value diffusion weighted magnetic resonance imaging, in: Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2021), 2021, pp. 1386 - 1389 (atti di: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2021), Nice (France), April 13-16 2021) [Contributo in Atti di convegno]
Alessandro Bevilacqua, Francesca Coppola, Margherita Mottola, Matteo Renzulli, Giulio Vara, Arianna Rustici, L. V. Pastore, Lidia Strigari, Rita Golfieri;, Radiomic features disclose the presence of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma, in: ECR 2021 – BOOK OF ABSTRACTS, «INSIGHTS INTO IMAGING», 2021, pp. 1 - 1 (atti di: The 33rd European Congress of Radiology (ECR 2021), Vienna (Austria), March 3-7, 2021) [atti di convegno-abstract]
Margherita Mottola; Alessandro Bevilacqua, Reproducibility of Computed Tomography perfusion parameters in hepatic multicentre study in patients with colorectal cancer, «BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL», 2021, 64, Article number: 102298, pp. 1 - 9 [articolo]Open Access
Margherita Mottola, Stephan Ursprung, Leonardo Rundo, Lorena Escudero Sanchez, Tobias Klatte, Iosif Mendichovszky, Grant D. Stewart, Evis Sala, Alessandro Bevilacqua, Reproducibility of CT-based radiomic features against image resampling and perturbations for tumour and healthy kidney in renal cancer patients, «SCIENTIFIC REPORTS», 2021, 11, Article number: 11542, pp. 1 - 11 [articolo]Open Access
Francesca Coppola, Margherita Mottola, Silvia Lo Monaco, Arrigo Cattabriga, Maria Adriana Cocozza, Jia Cheng Yuan, Caterina De Benedittis, Dajana Cuicchi, Alessandra Guido, Fabiola Lorena Rojas Llimpe, Antonietta D’Errico, Andrea Ardizzoni, Gilberto Poggioli, Lidia Strigari, Alessio Giuseppe Morganti, Franco Bazzoli, Luigi Ricciardiello, Rita Golfieri, Alessandro Bevilacqua, The Heterogeneity of Skewness in T2W-Based Radiomics Predicts the Response to Neoadjuvant Chemoradiotherapy in Locally Advanced Rectal Cancer, «DIAGNOSTICS», 2021, 11, Article number: 795, pp. 1 - 13 [articolo]Open Access
Alessandro Bevilacqua, Margherita Mottola, Fabio Ferroni, Alice Rossi, Giampaolo Gavelli, Domenico Barone, The Primacy of High b-Value 3T-DWI Radiomics in the Prediction of Clinically Significant Prostate Cancer, «DIAGNOSTICS», 2021, 11, Article number: 739, pp. 1 - 15 [articolo]Open Access
