Geri Dön

Duktal karsinoma in situ'da manyetik rezonans görüntülemede radyomiks imza-invaziv komponent preoperatif belirlenebilir mi?

Radiomics signature in ductal carcinoma in situ on magnetic resonance imaging: Can the invasive component be preoperatively predicted?

PDF İndir

  1. Tez No: 1007396
  2. Yazar: MEHMET CAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. PINAR BALCI
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: DKİS, invaziv komponent, MRG, radyomik, tekstür analizi, lojistik regresyon, upstaging, DCIS, invasive component, MRI, radiomics, texture analysis, logistic regression, upstaging
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Giriş-Amaç: Bu çalışmanın amacı, biyopsi ile duktal karsinoma in situ (DKİS) tanısı almış olgularda manyetik rezonans görüntüleme (MRG) sekanslarından elde edilen radyomik özelliklerin analiz edilmesi yoluyla, lezyon içerisinde altta yatan invaziv komponent varlığının preoperatif dönemde öngörülebilirliğini değerlendirmektir. Radyomik yaklaşımın, tümör dokusunun mikroyapısal heterojenliğini nesnel ve tekrarlanabilir biçimde karakterize etme potansiyeli göz önünde bulundurularak, klasik klinik ve morfolojik değerlendirmelere ek katkı sağlayıp sağlayamayacağı araştırılmıştır. Bu sayede, DKİS olgularında daha doğru preoperatif risk sınıflandırması yapılması, uygun cerrahi stratejilerin belirlenmesi ve klinik karar süreçlerinin kişiselleştirilmesine katkı sunulması hedeflenmiştir. Gereç-Yöntem: Bu retrospektif ve kesitsel çalışma, 2015–2025 yılları arasında preoperatif biyopsi ile DKİS tanısı almış ve operasyon sonrası patoloji sonucu bulunan hastaların taranmasıyla gerçekleştirilmiştir. Dahil edilme kriterlerini karşılayan ve preoperatif meme MRG'si bulunan toplam 53 olgu (32 DKİS, 21 İNV+DKİS) çalışmaya alınmıştır. Tüm MRG incelemeleri 1,5 Tesla cihazda standart protokolle yapılmış olup, radyomik analiz için her hastaya ait T1 ağırlıklı kontrast sonrası 2. dakika subtraksiyon görüntüleri LifeX yazılımına aktarılmış, üç boyutlu manuel segmentasyon uygulanmış ve ön işleme adımları kapsamında uzaysal yeniden örnekleme, gri seviye ayrıklaştırması ve yoğunluk normalizasyonu gerçekleştirilmiştir. Morfolojik, birinci dereceden histogram tabanlı ve ikinci dereceden doku özelliklerinden oluşan toplam 123 radyomik parametre elde edilmiştir. Radyolojik değerlendirme, deneyimli bir meme radyoloğu tarafından lezyon boyutu, dağılım paterni ve BI-RADS kategorisi dikkate alınarak yapılmıştır. Klinik, radyolojik ve radyomik değişkenler DKİS ve İNV+DKİS grupları arasında uygun parametrik veya parametrik olmayan testlerle karşılaştırılmış; invaziv komponent öngörüsünde etkili değişkenler çok değişkenli lojistik regresyonla analiz edilmiştir. Model performansı ROC eğrisi altında kalan alan (AUC) ile değerlendirilmiş ve istatistiksel anlamlılık düzeyi p<0.05 olarak kabul edilmiştir. BULGULAR: Çalışmamızda lezyon boyutu ve BI-RADS kategorisi invaziv komponent ile anlamlı ilişkili bulundu (p=0.001 ve p=0.019). En güçlü ayırt edici güce sahip parametreler tekstür tabanlı özelliklerdi. GLCM Korelasyon, Normalleştirilmiş Ters Fark Moment, Ters Varyans ve Küme Belirginliği İNV+DKİS grubunda anlamlı derecede yüksek bulundu (p<0.05). GLRLM Çalıştırma Uzunluğu Düzensizliği en yüksek Youden indeksine sahipti (duyarlılık %66,7; özgüllük %84,4). ROC analizinde GLCM Korelasyon ve Normalleştirilmiş Ters Fark Moment en yüksek AUC değerlerini gösterdi (AUC ≈ 0.78). Çok değişkenli analizde iki bağımsız prediktör kaldı: GLCM Korelasyon (p=0.002) ve GLRLM Çalıştırma Uzunluğu Düzensizliği (p=0.001). Modelin genel doğruluk oranı %83, AUC değeri 0.879 idi. Hosmer–Lemeshow testi modelin iyi kalibre olduğunu gösterdi (p=0.497) ve multikollinearite saptanmadı. SONUÇ: Çalışmamız DKİS olgularında invaziv komponent varlığının preoperatif dönemde öngörülmesinde MRG temelli radyomik analizlerin klasik morfolojik ve klinik ölçütlere kıyasla daha objektif ve gözlemci bağımlılığından uzak bir değerlendirme sunduğunu göstermiştir. Radyomik özelliklerin özellikle mikroyapısal heterojenliği yansıtan tekstür tabanlı parametreler üzerinden invaziv odak varlığını erken dönemde saptayabilme potansiyeli taşıdığı belirlenmiştir. Bu bulgular, radyomik analizlerin preoperatif risk sınıflandırmasını iyileştirme, gereksiz cerrahi girişimleri azaltma ve hasta yönetiminde daha kişiselleştirilmiş karar süreçlerine katkı sağlama açısından önemli bir tamamlayıcı araç olabileceğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Introduction–Aim: This study aimed to evaluate whether radiomic features extracted from magnetic resonance imaging (MRI) sequences can preoperatively predict the presence of an underlying invasive component in patients diagnosed with ductal carcinoma in situ (DCIS) by biopsy. Considering the potential of radiomics to objectively and reproducibly characterize the microstructural heterogeneity of tumor tissue, the study investigated whether radiomic analysis could provide additional value beyond conventional clinical and morphological assessment. The ultimate goal was to improve preoperative risk stratification, guide personalized surgical planning, and support clinical decision-making in DCIS management. Materials–Methods: This retrospective cross-sectional study included patients diagnosed with DCIS by preoperative biopsy between 2015 and 2025 and who had available postoperative pathology results. A total of 53 patients meeting the inclusion criteria (32 DCIS, 21 INV+DCIS) with available preoperative breast MRI were analyzed. All examinations were performed on a 1.5 Tesla system using a standard protocol. For radiomic evaluation, the second-minute post-contrast T1-weighted subtraction images were transferred to the LifeX software. Three-dimensional manual segmentation was performed, followed by preprocessing steps including spatial resampling, gray-level discretization, and intensity normalization. A total of 123 radiomic features—including morphological, first-order histogram-based, and second-order texture features—were extracted. Radiological evaluation (lesion size, distribution pattern, BI-RADS category) was performed by an experienced breast radiologist. Clinical, radiological, and radiomic variables were compared between groups using appropriate statistical tests. Predictors of invasive component were analyzed using multivariate logistic regression. Model performance was assessed using ROC curve analysis, with significance set at p < 0.05. Results: Lesion size and BI-RADS category were significantly associated with invasive component presence (p=0.001 and p=0.019). Texture-based radiomic features demonstrated the strongest discriminative power. GLCM Correlation, Normalized Inverse Difference Moment, Inverse Variance, and Cluster Prominence were significantly higher in the INV+DCIS group (p<0.05). GLRLM Run Length Non-Uniformity showed the highest Youden index (sensitivity 66.7%, specificity 84.4%). In ROC analysis, GLCM Correlation and Normalized Inverse Difference Moment provided the highest AUC values (AUC ≈ 0.78). Multivariate analysis identified two independent predictors: GLCM Correlation (p=0.002) and GLRLM Run Length Non-Uniformity (p=0.001). The final logistic regression model achieved an overall accuracy of 83% and an AUC of 0.879. The Hosmer–Lemeshow test indicated good model calibration (p=0.497), and no multicollinearity was detected. Conclusion: This study demonstrates that MRI-based radiomic analysis offers a more objective and observer-independent assessment compared with conventional clinical and morphological criteria in predicting invasive components within DCIS. Radiomic features—particularly texture-based parameters reflecting microstructural heterogeneity—show strong potential for early identification of invasive foci. These findings suggest that radiomics may serve as a valuable complementary tool to improve preoperative risk stratification, reduce unnecessary surgical interventions, and support personalized decision-making in the management of DCIS.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    824422

    Patolojik meme başı akıntılarında duktoskopinin yeri

    Feasibility of mammary ductoscopy in management of pathologic nipple discharge

    VUSAL ALIYEV

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Genel Cerrahiİstanbul Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESLİHAN CABIOĞLU

  2. Tez No

    929600

    Meme MRG'de kitlesel olmayan kontrast tutulumlarında kaıser skorlaması'nın tanıya katkısı

    Contribution of kaiser score in non-mass enhanced breast lesions

    ÜMMÜHAN EBRU KARABULUT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpBezm-İ Alem Vakıf Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEYMA YILDIZ

  3. Tez No

    652153

    Meme kanseri hastalarında manyetik rezonans görüntüsünün tümör boyutu açısından güvenilirliği ve immünohistokimyasal belirteçlerle ilişkisi

    Reliability of magnetic resonance image on tumor size in patients with breast cancer, and relationship with immunohistochemical markters

    İSMAİL HAKKI ALP SOLAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Genel CerrahiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ABDUSSAMET BOZKURT

    UZMAN TANSU ALTINTAŞ

  4. Tez No

    843497

    Obtain anterior/posterior position of the tumor through machine learning

    Makine öğrenme yoluyla tümörün anterior/posterior pozisyonunu elde edin

    GOLSHAN GHOLAMPOUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

  5. Tez No

    673215

    Primer meme karsinomunda histolojik tümör boyutunun mamografi ve manyetik rezonans görüntülemedeki tümör boyutları ile karşılaştırılması

    Comparison of histological tumor size with mammography and magnetic resonance imaging in primary breast carcinoma

    IBADAT HASANOV

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Radyoloji ve Nükleer TıpAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEMAN GÜNBEY KARABEKMEZ

Geri Dön