Epitelyal over tümörlerinde MR radiomikleri kullanılarak histopatolojik özelliklerin öngörülmesi
Prediction of histopathological features using MRI radiomics in epithelial ovarian tumors
- Tez No: 782615
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYTÜL HANDE YARDIMCI
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Over, radiomiks, tümor, manyetik rezonans görüntüleme, Over, radiomics, tumor, magnetic resonance imaging
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Hamidiye Uluslararası Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Amaç Çalışmanın amacı preoperatif tanısı olgu yönetimi ve tedavi şeklinin belirlenmesinde kritik öneme sahip olan epitelyal over tümörlerinde MR radiomikleri kullanılarak histopatolojik özelliklerin öngörülebilmesidir. Gereç ve Yöntem Çalışmamıza 2020-2022 yılları arasında hastanemizde opere edilen toplam 75 olguya ait histopatolojik tanısı benign, borderline ve malign olarak doğrulanmış 102 tümör dahil edilmiştir. Olgulara preoperatif dönemde evreleme amaçlı yapılan 1.5T MR görüntülemede ADC, T1C+ ve T2 sekansları üzerinde en büyük tek aksiyel kesit yöntemiyle 15 yıllık deneyimli radyolog gözetmenliğinde genç asistan radyolog tarafından açık kaynak kodlu 3D Slicer 5.2 yazılımıyla manuel segmentasyon yapılmıştır. Life X açık kaynak kodlu yazılımının 7.3 sürümüyle tümörlere ait segmente görüntülerde gerekli işlemler (post-processing) uygulanmış ve sonrasında ADC, T1C+ ve T2 sekanslarının her birinde o tümöre ait birinci derece radiomik özellikleri (histogram) içeren radiomik veriler (featurelar) çıkarılmıştır. Bu özelliklere ait istatistikler açık kaynak kodlu R yazılımıyla multinominal LASSO analizi kapsamında bilgi kriterleri ve çapraz geçerlilik regresyon modeli olmak üzere 2 farklı model ile elde edilmiştir. Bulgular Benign, borderline ve malign tümörlerde her bir sekans için yapılan radiomik analizlerde multinominal LASSO kapsamında oluşturulan iki istatistiksel modelden çapraz geçerlilik regresyon analizinin bilgi kriterleri analizine göre daha yüksek performans gösterdiği bulunmuştur. Çapraz geçerlilik istatistik modeliyle elde edilen üç sınıflı ROC analizlerinde benign, borderline ve malign tümörlerde sırasıyla ADC sekansında 0.95, 0.85 ve 0.95; T1C+ sekansında 0.94, 0.80, ve 0.88; T2 sekansında 0.89 ,0.76 ve 0.91 oranlarında AUC ile yüksek doğruluk oranlarına ulaşılmıştır. ADC sekansı üç tümör tipini öngörmede de diğer iki sekanstan daha başarılı bulunmuştur. Sonuç Epitelyal over tümörlerinde MR radiomikleri ile elde edilen histogram parametreleri tanı aşaması ve tedavi yönlendirmede, tümör subtiplerini öngörmede önemli oranda katkı sağlamaktadır. Gelecekte çok merkezli ve daha büyük veri setleriyle yapılan, volümetrik segmentasyon yöntemi uygulanan ve klinik parametrelerle kombine edilen çalışmalarla oldukça yüksek doğruluk oranları elde edilebileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Aim The aim of the study is to predict histopathological features by using MR radiomics in epithelial ovarian tumors, which have a critical importance in preoperative diagnosis, case management and determination of treatment modality. Materials (Patients) and Methods In our study, 102 tumors with histopathological diagnosis confirmed as benign, borderline and malignant of 75 patients who were operated in our hospital between 2020-2022 were included. Manual segmentation was performed with open source 3D Slicer 5.2 software by a young assistant radiologist under the supervision of a 15-year-experienced radiologist, using the largest single axial section method on ADC, T1C+ and T2 sequences in 1.5 T MR images made for staging purposes in the preoperative period. With the 7.3 version of Life X open source software, necessary post-processing was applied to the images of the segments of the tumors, and then features containing first degree radiomic features (histogram) of that tumor were extracted in each of the ADC, T1C+ and T2 sequences. Statistics of these features are open source. It was obtained with 2 different models, namely information criteria and cross-validation regression model, within the scope of multinominal LASSO analysis with coded R software. Results In radiomic analyzes performed for each sequence in benign, borderline and malignant tumors, it was found that cross-validation regression analysis from two statistical models created within the scope of multinominal LASSO showed higher performance than information criteria analysis. In multiclass ROC analyzes obtained with cross-validation statistical model, ADC in benign borderline and malignant tumors, respectively. 0.95, 0.85 and 0.95 in the sequence; 0.94, 0.80, and 0.88 on the T1C+ sequence; High accuracy rates were achieved with AUC of 0.89, 0.76 and 0.91 in the T2 sequence. The ADC sequence was found to be more successful than the other two sequences in predicting all three tumor types. Conclusion In epithelial ovarian tumors, MR radiomics make a significant contribution to the diagnosis and treatment guidance, and it is thought that very high accuracy rates can be obtained in future studies with multicenter and larger data sets.
Benzer Tezler
- Overin benign ve malign tümörlerinin ayrımında diffüzyon MRG'nin etkinliği
The efficiency of MRI diffusion on differentiation benign and malign tumors of over
NİHAT KILIÇASLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Radyoloji ve Nükleer TıpHarran ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EKREM KARAKAŞ
- Epitelyal over tümörlerinde hasta karakteristik özellikleri ile obezite –sağkalım ilişkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between patient's characteristics attributes and obesity-survival rate in ephitelial ovarian tumors
SABAHATTİN OĞUZHAN KAYIM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Kadın Hastalıkları ve DoğumÇukurova ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET BARIŞ GÜZEL
- Epitelyal over tümörlerinde CDK9 ekpresyonunun prognostik parametreler ile ilişkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between CDK9 expression and prognostic parameters in epithelial ovarian tumours
FATİME ESEN
- Malign epitelyal over tümörlerinde metastaz supresör genlerin ekspresyon düzeylerinin belirlenmesi ve MDR1 geninin ilaç dirençliliği üzerine etkisinin araştırılması
Determination of the expression levels of metastases suppressor genes in malign epithelial ovarian tumors and investigation of the impact of MDR1 gene on drug resistance in epithelial ovarian cancer.
TÜRKER BİLGEN
Doktora
Türkçe
2008
GenetikAkdeniz ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM KESER
- Overin epitelyal tümörlerinde epitelyal mezenkimal transizyonun e-kaderin ve vimentin ekspresyonları ile immünohistokimyasal olarak incelenmesi ve histopatolojik prognostik faktörlerle ilişkisinin değerlendirilmesi
Immunohistochemically examination of epithelial mesenchymal transition with E-cadherin and vimentin expression in epithelial tumors of the ovary and evaluation of its relationship with histopathological prognostic factors
MERVE ŞAHİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
PatolojiAfyonkarahisar Sağlık Bilimleri ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ŞEYMA YALÇIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ DAĞISTAN TOLGA ARIÖZ