Aim: Osteosarcoma (OS) and chondrosarcoma (CS) are common malignant bone tumors with overlapping clinical and radiological features, making accurate differentiation challenging. Biopsy, the gold standard, is invasive and prone to sampling errors. This pilot study aimed to evaluate whether radiomic features from T2-Weighted magnetic resonance imaging (MRI) can non-invasively distinguish OS from CS.Materials and Methods: This retrospective study included 29 histopathologically confirmed patients (OS=15, CS=14). Pre-treatment T2WI scans were acquired on 1.5T/3T MRI scanners. An experienced radiologist manually segmented tumors, excluding hemorrhage, necrosis, or edema. 107 radiomic features extracted. Features were ranked by combining statistical testing with Principal Component Analysis (PCA) loadings, and the top five were retained. A baseline linear discriminant analysis (LDA) was evaluated with five-fold stratified cross-validation, and an advanced pipeline (standardization, SMOTE, kernel PCA, LDA, and RBF-SVM) was optimized by grid search and cross-validation on the training set, and subsequently tested on an independent split. Model performance was evaluated with accuracy, F1 score, balanced accuracy, ROC–AUC, and confusion matrices, expressed as misclassification between tumor subtypes.Results: Of 107 extracted radiomic features, shape and texture metrics were most highly prioritized. A baseline LDA achieved modest cross-validated accuracy (0.53) with respect to OS but showed significant class separation. The optimized pipeline improved test performance, reaching a balanced accuracy of 0.83, F1 score of 0.86, ROC–AUC of 0.78, and 100% sensitivity with respect to OS at the optimal threshold.Conclusions: Radiomic analysis of pre-treatment T2WIs shows promise for differentiating osteosarcoma from chondrosarcoma, achieving high sensitivity and balanced accuracy, and may serve as a complementary tool to conventional diagnosis in musculoskeletal oncology.
Amaç: Osteosarkom (OS) ve kondrosarkom (KS), örtüşen klinik ve radyolojik özelliklere sahip en yaygın malign kemik tümörlerinden olup bu da iki tümörün doğru ayrımını zorlaştırır. Tanıda altın standart biyopsi olsa da invazivdir ve örnekleme hatalarına eğilimlidir. Bu pilot çalışma, T2 ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme (MRG)’ den elde edilen radyomik özelliklerin OS’yi KS’den invaziv olmayan bir şekilde ayırt edip edemeyeceğini değerlendirmeyi amaçlamıştır.Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif çalışma, histopatolojik olarak doğrulanmış 29 hastayı (OS=15, CS=14) kapsamaktadır. Tüm olguların tedavi öncesi T2 ağırlıklı MR görüntülemeleri 1,5T/3T cihazlarda elde edilmişti. Deneyimli bir radyolog, tümörleri kanama, nekroz veya ödemi hariç tutarak manuel segmente etti. Toplam 107 radyomik özellik çıkarıldı. Özellikler, istatistiksel testler ile Temel Bileşen Analizi (PCA) analizinin birleştirilmesiyle sıralandı ve ilk beş özellik seçildi. Beş katlı tabakalı çapraz doğrulama ile bir temel doğrusal ayrımcılık analizi (LDA) değerlendirildi. Daha gelişmiş bir iş akışı (standardizasyon, Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Tekniği (SMOTE), kernel PCA, LDA ve RBF-SVM) eğitim verileri üzerinde grid arama ve çapraz doğrulama yöntemiyle optimize edildi ve bağımsız bir veri grubunda test edildi. Model performansı doğruluk, F1 skoru, dengeli doğruluk, ROC–AUC ve tümör alt tipleri arasındaki yanlış sınıflamayı gösteren karışıklık matrisleri ile değerlendirildi.Bulgular: Elde edilen 107 radyomik özellikten şekil ve doku metrikleri en yüksek önceliğe sahipti. Temel LDA modeli çapraz doğrulamada OS’e açısından sınırlı bir doğruluk (0.53) sağladı ancak belirgin sınıf ayrımı gösterdi. Optimize edilmiş veri hattı, test performansını iyileştirerek, optimum eşikte OS açısından 0,83’lük dengeli bir doğruluğa, 0,86’lık F1 skoruna, 0,78’lik ROC-AUC’ye ve 100% hassasiyete ulaşmıştır.Sonuçlar: Tedavi öncesi T2 ağırlıklı MRG’den elde edilen radyomik analiz, osteosarkomu kondrosarkomdan ayırmada yüksek duyarlılık ve dengeli doğruluk sağlamada umut verici olup, kas-iskelet onkolojisinde konvansiyonel tanıya tamamlayıcı bir araç olarak kullanılabilir.