Berrak hücreli renal hücreli karsinomlarda peritümöral invazyonun BT tabanlı radyomik analiz ile öngörülmesi
Prediction of peritumoral invasion in clear cell renal cell carcinoma using CT-based radiomic analysis
- Tez No: 1000505
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN AYDIN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Berrak hücreli renal hücreli karsinom, bilgisayarlı tomografi, tümör evreleme, TNM sınıflaması, radyomik analiz, Clear cell renal carcinoma, tumor staging, TNM classification, radiomics
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Ankara Dr. Abdurrahman Yurtaslan Onkoloji Eğitim ve Araştırma Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, Berrak Hücreli Renal Hücreli Karsinom (BHRHK) olgularında operasyon öncesi bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüleri kullanılarak tümöral, intratümöral ve peritümöral bölgelerden çıkarılan radyomik parametreler ile T3a evresini T1 ve T2 evrelerinden ayırmaya yani peritümöral invazyon varlığını noninvaziv bir şekilde öngörmeye yönelik modeller geliştirmek ve bu modellerden elde edilen bulguları literatür ışığında tartışmaktır. Gereç ve Yöntem: Retrospektif olarak tasarlanan bu çalışmaya 2014-2025 yılları arasında hastanemizde nefrektomi operasyonu yapılan ve patolojik olarak BHRHK tanısı doğrulanan 101 hasta dahil edilmiştir. Ardından çalışma popülasyonu rastgele olmak üzere eğitim ve test (7:3) gruplarına ayrılmıştır. Her hasta için operasyon öncesi döneme ait portal fazda elde edilen aksiyel BT görüntüleri kullanılmıştır. Segmentasyon işlemi LIFEx (Local Image Features Extraction)-7.8.0 programı aracılığı ile gerçekleştirilmiştir. Her lezyon için tümöral, intratümöral ve peritümöral olmak üzere üç farklı VOI (volume of interest) yarı otomatik ve otomatik yöntemlerle belirlenmiştir. Çıkarılan radyomik parametrelerin gözlem içi ve gözlemciler arası güvenilirliği sınıf içi korelasyon testi (ICC, Intraclass Correlation Coefficient) ile değerlendirilmiştir. Bu analiz sonucu belirlenen eşik değerin üzerinde olan parametreler ile her VOI için ayrı olacak şekilde peritümöral invazyonu öngörmeye yönelik lojistik regresyon temelli modeller oluşturulmuştur. Her modelin peritümöral invazyonu öngörmedeki performansı bağımsız test grubunda doğrulanmıştır. Modellerin performansı ROC eğrisi analizi ile değerlendirilmiş ve eğri altında kalan alan (AUC), duyarlılık, özgüllük, doğruluk ve F1 skoru gibi performans metrikleri hesaplanmıştır. Bulgular: Peritümöral invazyonun öngörülmesinde tümöral, intratümöral ve peritümöral VOI modellerinin AUC değerleri eğitim grubunda sırasıyla 0.841, 0.839, 0.817 hesaplanmış iken; test grubunda 0.806, 0.824, 0.819 olarak bulunmuş ve yüksek tanısal performans ortaya koymuştur. Tüm modeller arasında peritümöral VOI modeli en dengeli model performansı ile öne çıkmıştır. Ayrıca tüm modellerde morfolojik parametrelerin peritümöral invazyonu öngörmede belirleyici olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Bu çalışmada BHRHK olgularında peritümöral invazyon varlığının veya patolojik T3a evresinin operasyon öncesi görüntüler üzerinden yapılan radyomik analiz ile noninvaziv bir şekilde öngörülebileceği sonucuna varılmıştır. Bu sonuç radyomik analizin klinik karar süreçlerine katkı sağlayabilecek güçlü ve genellenebilir bir yöntem olduğunu ortaya koymuştur. Bununla birlikte bulgularımızın daha geniş örneklemli, çok merkezli ve prospektif çalışmalarla doğrulanması gerekmektedir.
Özet (Çeviri)
Purpose: The aim of this study is to develop models to distinguish T3a stage from T1 and T2 stages, that is, to predict the presence of peritumoral invasion noninvasively, using radiomic parameters extracted from tumoral, intratumoral and peritumoral regions using preoperative computed tomography (CT) images in Clear Cell Renal Cell Carcinoma (ccRCC) cases, and to discuss the findings obtained from these models in the light of the literature. Material and Method: This retrospective study included 101 patients who underwent nephrectomy at our hospital between 2014 and 2025 and were pathologically diagnosed with ccRCC. The study population was then randomly divided into training and test groups (7:3). Axial CT images obtained during the preoperative portal phase were used for each patient. Segmentation was performed using the LIFEx (Local Image Features Extraction)-7.8.0 program. Three different VOIs (volumes of interest) were determined for each lesion: tumoral, intratumoral, and peritumoral, using semiautomatic and automatic methods. Intra- and inter-observer reliability of the extracted radiomic parameters was assessed using the intraclass correlation test (ICC). Logistic regression-based models were developed to predict peritumoral invasion for each VOI using parameters above the threshold value determined from this analysis. The performance of the developed models in predicting peritumoral invasion was validated in an independent test group. Model performance was assessed using ROC curve analysis, and performance metrics such as area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, accuracy, and F1 score were calculated. Results: In predicting peritumoral invasion, the AUC values for the tumoral, intratumoral, and peritumoral VOI models were calculated as 0.841, 0.839, and 0.817 in the training group, respectively, while they were found to be 0.806, 0.824, and 0.819 in the test group, demonstrating high diagnostic performance. Among all models, the peritumoral VOI model stood out with the most stable model performance. Furthermore, morphological parameters were found to be the determining factors in all models. Conclusion: This study concluded that the presence of peritumoral invasion or pathological T3a stage in patients with ccRCC can be predicted noninvasively using radiomic analysis performed on preoperative images. This result demonstrates that radiomic analysis is a powerful and generalizable method that can contribute to clinical decision-making. However our findings require external validation in multicenter, prospective studies with larger patient series.
Benzer Tezler
- Renal hücreli karsinomda tümöral ve peritümöral bilgisayarlı tomografi texture analizinin patoloji ve prognoz öngörmedeki rolü
The role of tumoral and peritumoral computed tomography texture analysis in predicting pathology and prognosis in renal cell carcinoma
EZGİ TOPDAĞI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU SAVRAN
- Berrak hücreli renal hücreli karsinomlarda ortalama nükleol hacminin prognostik önemi
Prognostic significance of nucleolar morphometry in clear cell renal cell carcinoma
BÜLENT ÖZGÜR DOKANAKOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
PatolojiDokuz Eylül ÜniversitesiCerrahi Tıp Bilimleri Bölümü
DOÇ. DR. EMİNE BURÇİN TUNA
- Berrak hücreli renal hücreli karsinomlarda HIF-1α (hipoksi indüklenebilir transkripsiyon faktörü-1α), hıf-2α (hipoksi indüklenebilir transkripsiyon faktörü-2α) ile pd-1 (programlanmış ölüm antijeni-1) ve pd-l1 (programlanmış ölüm antijen ligandı 1) ekspresyon analizi
Expression analysis of hif-1α (hypoxia inducible transcription factor-1α), HIF-2α (hypoxia inducible transcription factor-2α) and PD-1 (programmed death antigen-1) and PD-l1 (programmed death antigen ligand 1) in clear cell renal cell carcinomas
HATİCE KUZULAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
PatolojiPamukkale ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
DR. NİLAY ŞEN TÜRK
- Berrak hücreli renal hücreli karsinomlarda nestin ekspresyonunun prognostik önemi
The prognostic significance of nestin expression in clearcell renal carcinoma
MUSTAFA GÜRSES
- Berrak hücreli renal hücreli karsinomlarda histopatolojik veriler, PD-L1 analizi ve PD-L1 klonlarının karşılaştırılması
Histopathological data, PD-L1 analysis and comparison of PD-L1 clones in clear cell renal cell carcinomas
ÜMMÜHAN TURALİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
PatolojiKaradeniz Teknik ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVDEGÜL AYDIN MUNGAN