Geri Dön

Pediatrik hastalarda timik lenfoid maligniteler ile rebound hiperplazi ayırımında textur analizi

Texture analysis in the differentiation of thymic lymphoid malignancies and rebound hyperplasia in pediatric patients

PDF İndir

  1. Tez No: 1015620
  2. Yazar: YEGANA MAMMADOVA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZUHAL BAYRAMOĞLU
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Texture analizi, radyomik analiz, makine öğrenmesi, rebound timik hiperplazi, timik lenfoid malignite, bilgisayarlı tomografi, Texture analysis, radiomic analysis, machine learning, rebound thymic hyperplasia, thymic lymphoid malignancy, computed tomography
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Giriş ve Amaç: Timus, çocukluk çağında immün sistem gelişiminde kritik rol oynayan ve çeşitli fizyolojik ile patolojik süreçlere bağlı olarak morfolojik değişkenlik gösterebilen dinamik bir lenfoid organdır. Özellikle kemoterapi sonrası dönemde ortaya çıkan rebound timik hiperplazi (RTH), pediatrik hastalarda sık izlenen benign bir yeniden büyüme yanıtıdır. Bununla birlikte rebound hiperplaziye bağlı timik büyüme, görüntüleme bulguları açısından timik lenfoid malignite tutulumu ile benzer özellikler gösterebilmekte ve ayırıcı tanıda önemli tanısal güçlükler oluşturabilmektedir. Bu tanısal belirsizlik; gereksiz invaziv girişimlere, uzun süreli radyolojik takiplere, tekrarlayan görüntüleme incelemelerine bağlı radyasyon maruziyetine ve klinik yönetimde belirsizliklere yol açabilmektedir. Özellikle pediatrik yaş grubunda, yanlış pozitif değerlendirmelerin hasta ve aileler üzerinde önemli psikolojik etkiler oluşturabileceği de göz önünde bulundurulmalıdır. Son yıllarda medikal görüntüleme alanında gelişen radyomik ve tekstür analizi yöntemleri, görüntülerden elde edilen yüksek boyutlu kantitatif veriler aracılığıyla doku heterojenitesinin objektif olarak değerlendirilmesine olanak sağlamaktadır. Bu yöntemlerin, konvansiyonel radyolojik değerlendirmeye ek olarak benign ve malign süreçlerin ayrımında tanısal doğruluğu artırabileceği bildirilmektedir. Bu çalışmanın amacı, pediatrik ve genç erişkin hasta grubunda RTH ile timik lenfoid malignite tutulumunun ayırıcı tanısında kontrastlı toraks bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinden elde edilen tekstür analizi ve radyomik özelliklerin tanısal performansını değerlendirmek, ayrıca makine öğrenmesi modellerinin bu ayırıcı tanıdaki potansiyel katkısını araştırmaktır. Materyal ve Metod: Bu retrospektif ve gözlemsel çift merkezli çalışmada, İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalı'nda 2018-2026 yılları arasında ve İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalı'nda 2011-2026 yılları arasında kontrastlı toraks BT incelemesi yapılmış hastaların görüntüleri retrospektif olarak incelendi. Çalışmaya pediatrik yaş grubundaki (0-17 yaş) ve genç erişkin yaş grubundaki (18-25 yaş) hastalar dahil edildi. Hastalar sağlıklı kontrol grubu, RTH grubu ve timik lenfoproliferatif tutulum grubu olmak üzere üç ayrı grupta değerlendirildi. Toplam 237 hasta çalışmaya dahil edildi. Bunların 130'unu sağlıklı kontrol grubu, 54'ünü RTH grubu ve 53'ünü timik lenfoproliferatif tutulum grubu oluşturdu. Segmentasyon işlemleri sonrasında görüntülere standardizasyon ve ön işleme basamakları uygulandı ve PyRadiomics yazılımı kullanılarak radyomik özellikler elde edildi. Özellik seçimi sonrasında toplam 256 radyomik özellik analiz edildi. Random Forest tabanlı makine öğrenmesi modelleri oluşturularak kontrol grubu ile timik lenfoproliferatif tutulum grubu (“0 ve 2”), RTH ile timik lenfoproliferatif tutulum grubu (“1 ve 2”) ve benign timik olgular ile timik lenfoproliferatif tutulum grubu (“0+1 ve 2”) arasında sınıflandırma analizleri gerçekleştirildi. Model performansı 5-fold cross-validation yöntemi kullanılarak internal test seti ve eksternal validasyon setinde değerlendirildi. Bulgular: Tüm modellerde yüksek tanısal performans elde edildi.“0 ve 2”modalite kombinasyonunda internal test setinde %97,83±4,33 AUC, %95,47±2,83 doğruluk ve %98,00±4,00 özgüllük elde edilirken; eksternal validasyon setinde %99,87±0,12 AUC, %96,00±0,00 doğruluk ve %100,00±0,00 özgüllük değerlerine ulaşıldı.“1 ve 2”modalite kombinasyonunda internal test setinde %95,00±6,12 AUC ve %86,18±15,02 doğruluk elde edilirken, eksternal validasyon setinde %99,23±0,17 AUC ve %91,85±2,77 doğruluk saptandı.“0,1 ve 2”kombinasyonunda ise internal test setinde %97,72±2,85 AUC ve %96,04±1,36 doğruluk; eksternal validasyon setinde ise %98,09±1,57 AUC ve %90,95±3,42 doğruluk elde edildi. Internal test ve eksternal validasyon sonuçlarının birbirine yakın bulunması, modellerin farklı veri setlerinde de yüksek performans gösterebildiğini düşündürdü. Sonuç: BT tabanlı texture analizi ve Random Forest tabanlı makine öğrenmesi modelleri, RTH ile timik lenfoid malignite tutulumu ayrımında yüksek tanısal performans göstermiştir. Özellikle eksternal validasyon setinde elde edilen yüksek özgüllük değerleri, yanlış pozitif değerlendirmelerin azaltılmasına katkı sağlayabileceğini düşündürmektedir. Bu yöntemler, pediatrik ve genç erişkin hasta grubunda gereksiz biyopsi girişimlerinin, uzun süreli takip süreçlerinin ve tekrarlayan görüntüleme incelemelerine bağlı radyasyon maruziyetinin azaltılmasına katkı sağlayabilir.

Özet (Çeviri)

Aim: The thymus is a dynamic lymphoid organ that plays a critical role in the development of the immune system during childhood and may undergo morphological alterations in response to various physiological and pathological processes. Rebound thymic hyperplasia, frequently observed following chemotherapy, represents a benign regrowth response commonly encountered in pediatric patients. However, thymic enlargement related to rebound hyperplasia may exhibit imaging characteristics similar to those of thymic lymphoid malignancy involvement, leading to significant diagnostic challenges in differential diagnosis. This diagnostic uncertainty may result in unnecessary invasive procedures, prolonged radiological follow-ups, repeated imaging examinations associated with radiation exposure, and difficulties in clinical management. Furthermore, false-positive interpretations in the pediatric population may cause considerable psychological distress for both patients and their families. In recent years, advances in radiomics and texture analysis have enabled the objective assessment of tissue heterogeneity by extracting high-dimensional quantitative imaging data. These methods have been reported to improve diagnostic accuracy in differentiating benign and malignant processes when used in conjunction with conventional radiological evaluations. This study aimed to evaluate the diagnostic performance of texture analysis and radiomic features derived from contrast-enhanced thoracic computed tomography images in differentiating rebound thymic hyperplasia from thymic lymphoid malignancy involvement in pediatric and young adult patients and to investigate the potential contribution of machine learning models in this differential diagnosis. Materials and Methods: In this retrospective and observational dual-center study, contrast-enhanced thoracic CT examinations performed between 2018 and 2026 at the Department of Radiology, Istanbul University, Istanbul Faculty of Medicine, and between 2011 and 2026 at the Department of Radiology, Istanbul University-Cerrahpaşa Cerrahpaşa Faculty of Medicine were retrospectively reviewed. Pediatric patients (0–17 years) and young adults (18–25 years) were included in this study. Patients were classified into three groups: healthy control, rebound thymic hyperplasia, and thymic lymphoproliferative involvement. A total of 237 patients were included in the study, comprising 130 healthy controls, 54 patients with rebound thymic hyperplasia, and 53 patients with thymic lymphoproliferative involvement. Following the segmentation procedures, image standardization and preprocessing steps were applied, and radiomic features were extracted using PyRadiomics software. After feature selection, 256 radiomic features were included in the analysis. Random Forest-based machine learning models were developed to perform classification analyses between the control group and thymic lymphoproliferative involvement group (“0 vs 2”), rebound thymic hyperplasia and thymic lymphoproliferative involvement group (“1 vs 2”), and benign thymic cases versus thymic lymphoproliferative involvement group (“0+1 vs 2”). The model performance was evaluated using 5-fold cross-validation on both the internal testing and external validation datasets. Results: All models achieved high diagnostic performance. In the“0 and 2”modality combination, the internal test set demonstrated an AUC of 97.83±4.33%, an accuracy of 95.47±2.83%, and a specificity of 98.00±4.00%, whereas the external validation set achieved an AUC of 99.87±0.12%, an accuracy of 96.00±0.00%, and a specificity of 100.00±0.00%. In the“1 and 2”modality combination, the internal test set showed an AUC of 95.00±6.12% and an accuracy of 86.18±15.02%, whereas the external validation set demonstrated an AUC of 99.23±0.17% and an accuracy of 91.85±2.77%. In the“0,1 and 2”combination, the internal test set achieved an AUC of 97.72±2.85% and an accuracy of 96.04±1.36%, while the external validation set showed an AUC of 98.09±1.57% and an accuracy of 90.95±3.42%. The similarity between the internal test and external validation results suggests that the models can maintain high performance across different datasets. Conclusion: CT-based texture analysis and Random Forest-based machine learning models demonstrated high diagnostic performance in differentiating rebound thymic hyperplasia from thymic lymphoid malignancy involvement. In particular, the high specificity values obtained in the external validation set suggest that these methods may contribute to reducing false positive interpretations. These approaches may help decrease unnecessary biopsy procedures, prolonged follow-up processes, and radiation exposure caused by repeated imaging examinations in pediatric and young adult patients.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    545780

    Primer immün yetmezlik hastalarında TREC/KREC analizi ile T ve B hücre gelişimi kontrolü

    Control of T and B cell development by TREC/ KREC analysis in primer immunodeficiency patients

    GİZEM ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Genetikİstanbul Üniversitesi

    Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜGE SAYİTOĞLU

    DOÇ. DR. ÖZDEN HATIRNAZ NG

  2. Tez No

    989523

    Göbek kordonu epitel hücreleri ve prospektif izole edilen timik epitel hücrelerin karşılaştırılması

    Comparison of umbilical cord lining epithelial cells and prospectively isolated thymic epithelial cells

    NECEF ÖZBEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Moleküler TıpHacettepe Üniversitesi

    Kök Hücre Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİMA AERTS KAYA

  3. Tez No

    731189

    Henoch schönlein purpuralı pediatrik hastalarda serum ıl-6 düzeyi ve ortalama trombosit hacmi ile hastalık şiddeti arasındaki ilişkisi

    The relationship between serum il-6 level and mean platelet volume with the disease severity in pediatric patients with henoch schönlein purpura

    KÜBRA AYKAÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN ÇAKAR

  4. Tez No

    981133

    Karaciğer nakilli pediatrik olgularda malnütrisyonun değerlendirilmesi ve büyümenin yakalanması

    Assessment of malnutrition and catch-up growth in pediatric liver transplant recipients

    ÖZGE ROJDA DOLAŞ TABAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıEge Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MİRAY KARAKOYUN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EZGİ KIRAN TAŞCI

  5. Tez No

    815807

    Rolandik epilepsi ve baş ağrısı şikâyeti olan pediatrik hasta grubunda korpus kallozum boyutlarının karşılaştırılması ve iki grup arasında anlamlı farklılık olup olmadığının araştırılması

    Comparison of corpus callosum sizes in pediatric patients with rolandic epilepsy and headache and investigation of whether there was a significant difference between the two groups

    ONUR KOCAMAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN GÜLERYÜZ UÇAR

Geri Dön