Akciğer kanseri tanısıyla opere olmuş olguların mediastinal evrelemesinde yapay zeka kullanımı
Machine learning for mediastinal staging of operated patients with the diagnosis of lung cancer
- Tez No: 764431
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT KARA
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Göğüs Kalp ve Damar Cerrahisi, Thoracic and Cardiovascular Surgery
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Göğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Amaç: Primer akciğer karsinomu dünyada kanser sebepli ölümlerin en sık sebebidir. Doğru ve hızlı evreleme ile hastaların sağkalımını arttırmak mümkündür. Uzak metastazların belirlenmesinde yüksek sensitivite ve spesifite ile sonuç veren yöntemler olmasına rağmen mediastinal lenf nodu metastazının belirlenmesinde non-invaziv yöntemlerin spesifitesi düşüktür. Bu çalışmamızın amacı mediastinal lenf nodu metastazını yüksek doğrulukla saptayan bir yapay zeka modeli belirlemektir. Hastalar ve yöntemler: İstanbul Tıp Fakültesi Göğüs Cerrahisi Anabilim Dalı'nda primer küçük hücreli dışı akciğer karsinomu tanısı olan ve mediastinal evreleme amacıyla standart servikal mediastinoskopi yapılan toplam 472 hasta çalışmaya dahil edildi. Yapay zeka sınıflandırma algoritmaları, yapay zeka görüntü işleme yöntemleri ve SPSS Neural Network ile hastaların radyolojik görüntülemeleri ve mediastinal lenf nodlarının uzun aksı, kısa aksı, kitlenin SUVmax değeri, mediastinal lenf nodlarının SUVmax değeri, kitle ve mediastinal lenf nodlarının SUVmax oranı, PET-BT'den operasyona geçen gün sayısı, kitle boyutu, hiler SUVmax değeri, yaş, cinsiyet, adenokarsinom tanısı ve taraf bilgilerini kullanarak farklı yapay zeka modelleri oluşturuldu. Bu modellerin sensitivite, spesifite ve doğruluk oranları ile birlikte F1 skoru değerlendirildi. Bulgular: Yapay zeka ile görüntü işleme modeli mediastinal lenf nodu metastazlarını tespit etmede yetersiz kaldı. Yapay zeka ile görüntü işleme algoritmasının sensitivite, spesifite ve doğruluk oranları sırasıyla % 0, % 100 ve % 50 olarak saptandı. SPSS Neural Network analizinde ise aynı oranlar % 71.4, % 96.8, % 92.3 olarak belirlendi. Aynı değerler SMOTE uygulanmış lojistik regresyon analizinde % 92.3, % 91.2, % 91.5 ve F1 skoru 0.85 olarak belirlendi. En başarılı yapay zeka modeli olan Linear SVM modelinde ise bu değerler sırasıyla % 88.5, % 98.5, % 95.7 olacak şekilde en yüksek oranlara ulaşıldı. Benzer şekilde en yüksek F1 skoru 0.92 olarak Linear SVM yönteminde saptandı. Sonuç: Linear SVM modeli ile oluşturulacak yapay zeka modeli küçük hücreli dışı akciğer karsinomunda mediastinal lenf bezi metastazını değerlendirmede yüksek doğruluk oranı ve güvenle kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Objective: Primary lung cancer is the most common cause of cancer - related death in the world. Accurate and rapid staging might prolong the survival of patients. Although some methods with high sensitivity and specificity are available for the diagnosis of distant metastasis, the specificity of non-invasive methods for the diagnosis of mediastinal lymph node metastasis is low. We conducted a study to determine an artificial intelligence model for the detection of mediastinal lymph node metastasis with high accuracy. Patients and methods: A total 472 histologically proven non-small cell lung cancer patients, who underwent standard cervical mediastinoscopy in Istanbul Faculty of Medicine Thoracic Surgery Department were included in our study. We performed different artificial intelligence classification and deep learning image processing methods using the clinicopathological and radiological features such as age and gender of patients; side, size, histopathological diagnosis and SUVmax of the tumor; SUVmax ratio of tumor and mediastinal lymph nodes; SUVmax, long and short axis of mediastinal lymph nodes and SUVmax of hilar lymph nodes. We evaluated sensitivity, specifity and accuracy rates as well as F1 score of different artificial intelligence methods. Results: Deep learning radiological image processing model failed to detect mediastinal lymph node metastasis. The sensitivity, specificity and accuracy rates of image processing model were as low as 0 %, 100 %, 50 %, respectively. In SPSS Neural Network, the same rates were determined as 71.4 %, 96.8 %, and 92.3 %, respectively. SMOTE applied logistic regression analysis resulted as 92.3 %, 91.2 %, 91.5 % with F1 score of 0.85, respectively. Linear SVM method, which appeared as the most successful method, these values reached as high as 88.5 %, 98.5 % and 95.7%, respectively. Similarly, the greatest F1 score was found to be as 0.92 in the Linear SVM method. Conclusion: An artificial intelligence model created by Linear SVM method might be used safely with high accuracy in the detection mediastinal lymph node metastasis in non-small cell lung carcinoma.
Benzer Tezler
- Karadeniz Teknik Üniversitesi Göğüs Cerrahisi Kliniğinde uygulanan genişletilmiş akciğer rezeksiyonu olgularının değerlendirilmesi
Evaluation of extended lung resection cases performed in Karadeniz Technical University Thoracic Surgery Clinic
ÖMER TOPALOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiKaradeniz Teknik ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATİLA TÜRKYILMAZ
- Lokal ileri evre küçük hücreli dışı akciğer kanserli hastalarda sağkalıma etkili faktörler
The factors affecting survival in locally advanced stage nonsmall cell lung cancer patients
SİNAN ISSI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiAnkara ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM GÜNGÖR
- Küçük hücreli dışı akciğer kanseri tanısı ile opere edilen hastaların RDW, trombosit, nötrofil/lenfosit oranlarının survey ve preoperatif değerlendirme üzerindeki etkisi
The effect of RDW, thrombocyte and neutrophıl / lymphocyte ratio on the survey and pre-operatıve evaluatıon of the operated patients with non-small cell lung cancer diagnosis
FUNDA CANSUN YAKUT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiSağlık Bilimleri ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA ÖRS KAYA
- 3D mikro-bt görüntüleme yöntemi ile küçük hücreli dışı akciğer kanserinde metastatik ve nonmetastatik lenf nodlarının karşılaştırmalı değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
SÜLEYMAN GÖKALP GÜNEŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiAnkara ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTEN KAYI CANGIR
- Skuamöz hücreli akciğer karsinomlarda VEGF, integrin beta1, p53 immunoekspresyonlarının incelenmesi ve histopatolojik prognostik parametrelerle karşılaştırılması
VEGF, integrin beta1, p53 immunoexpression in squamous cell carcinoma of lung and correlation with prognostic parameters
REZAN AKŞEHİRLİOĞLU