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
- Tez No: 789026
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURCU SAVRAN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Renal hücreli karsinom, Texture, Segmentasyon, Böbrek hastalıkları, Böbrek neoplazmları, Doku analizi, Karsinoma-renal hücreli, Neoplazmlar, Prognoz, Radyomikler, Tomografi-x ışınlı-bilgisayarlı, Renal Cell Carcinoma, Texture, Segmentation, Kidney diseases, Kidney neoplasms, Texture analysis, Carcinoma-renal cell, Neoplasms, Prognosis, Radiomics, Tomography-x ray-computed
- Yıl: 2023
- 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: Çalışmanın amacı, Renal Hücreli Karsinomlarda (RHK) tümör alanı ile peritümöral alandan elde olunan BT texture verilerinin hastaların histopatolojik alt tip, nükleer grade ve prognozunu öngörmedeki tanısal öneminin saptanması ve tartışılmasıdır. Gereç ve Yöntem: Retrospektif olarak yapılan bu çalışmaya, 2014-2021 yılları arasında hastanemizde nefrektomi operasyonu olan ve histopatolojik olarak RHK tanısı doğrulanan 67 hasta dahil edilmiştir. Çalışmada operasyon öncesi döneme ait 16 dedektörlü BT cihazı ile portal fazda elde edilen aksiyel görüntüler kullanılmıştır. Texture analizi LIFEx-7.2.0 programı aracılığı ile yapılmış olup segmentasyon işleminde her lezyona ait tümör alanı, tümöre komşu böbrek parankim alanı (Prenal) ve tümöre komşu perirenal yağ doku alanı (Pfat) olmak üzere üç farklı VOI (Volume of Interest) manuel olarak belirlenmiştir. Lezyonların histopatolojik alt tip ve nükleer grade sonuçları ile texture verileri arasındaki korelasyon Mann-Whitney U testleri ve ROC analizi kullanılarak değerlendirilmiştir. Bir yıllık izlem süresinde progresyonsuz sağ kalım ve genel sağ kalım incelemeleri yapılmış olup, istatistiksel anlamlılık düzeyinde tek değişkenli ve çok değişkenli Cox regresyon kullanılmıştır. Bulgular: Çok değişkenli logistik regresyon analizi sonucu oluşturulan modele göre; tümör alanında GLCM-Joint Variance ve GLSZM-High Gray Level Zone Emphasis özelliklerinin %89.6 doğruluk oranı ile Berrak hücreli RHK varlığını tahmin edebildiği gösterildi. Nükleer grade'in öngörülmesinde tümör alanında birçok texture özelliğinin yüksek tanısal performans gösterdiği saptandı (AUC≥0.80, p<0.001). Tümör alanına ek olarak peritümöral alanın (Prenal ve Pfat) texture analizinde de tümöre ait alt tip ve grade bilgisi ile istatistiksel olarak anlamlı ilişki saptandı (AUC>0.60, p<0.05). Pfat alanda Prenal alana kıyasla daha fazla sayıda texture özelliği ile istatistiksel olarak anlamlı farklılık izlendi. Tümör alanında morfoloji-Volume ve Pfat alanda histogram-Maximum Gray Level özelliğinin 1 yıllık progresyonsuz sağ kalımı ve genel sağ kalımı öngören bağımsız prediktörler olduğu saptandı. Ayrıca üç farklı alandan elde edilen birçok texture özelliği progresyon ve sağ kalım öngörülmesinde istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar vermektedir. Sonuç: Operasyon öncesi dönemde tümör alanı ve peritümöral alanlardan elde olunan BT texture verilerinin patoloji sonucunu ve sağ kalımı öngörmede tanısal performansının yüksek olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca peritümöral alanlardan Pfat alanda Prenal alana kıyasla tümöre ait patoloji ve sağ kalım bilgisi ile daha fazla istatistiksel anlamlı ilişki elde edilmiştir. İnvaziv olmayan bir method olarak tedavi öncesi dönemde tümöral ve peritümöral alanların birlikte BT texture analizi ile değerlendirilmesi patoloji ve sağ kalım bilgilerinin öngörülmesinde anlamlı sonuçlar vermekte olup hastalara en uygun teröpatik yaklaşımın belirlenmesine ışık tutmaktadır.
Özet (Çeviri)
Purpose: The aim of the study is to determine and discuss the diagnostic value of CT texture data extracted from tumor area and peritumoral area of Renal Cell Carcinomas (RCC) in predicting the histopathological subtype, nuclear grade and prognosis. Material and Method: In this retrospective study, 67 patients who underwent nephrectomy in our hospital between 2014-2021 and whose histopathological diagnosis of RCC were confirmed, were included. Axial images obtained in portal phase with a 16-detector CT device in the preoperative period were used. Texture analysis was performed with the LİFEx-7.2.0 program, and three different VOIs (Volume of Interest) were manuelly delineated in the segmentation process: the tumor area, the kidney parenchyma area adjacent to the tumor (Prenal) and the perinephric adipose tissue area adjacent to the tumor (Pfat). The correlation between the histopathological subtype and nuclear grade results of the lesions and the texture features were evaluated using Mann-Whitney U tests and ROC analysis. Overall survival and progression-free survival for one year follow-up were evaluated with Cox regressions. Results: According to multivariate logistic regression analysis modeling, GLCM-Joint Variance and GLSZM-High Gray Level Zone Emphasis features were able to predict the presence of clear cell RCC in the tumor area with an accuracy of 89.6%. It was found that many texture features obtained from the tumor area showed high diagnostic performance in the prediction of nuclear grade (AUC≥0.80, p<0.001). In addition, the texture analysis of peritumoral area (Prenal and Pfat) showed statistically significant association with subtypes and grade of the tumor (AUC>0.60, p<0.05). Between texture features in Pfat and Prenal, statistically significant more differences were found in Pfat. It was found that Volume in the tumor area and Maximum Gray Level in the Pfat are independent predictors of 1-year progression- free survival and overall survival. Furthermore, many texture features obtained from three different areas show statistically significant results in predicting progression and survival. Conclusion: Based on our findings, CT texture features of tumor area, Pfat and Prenal in the preoperative period have high predicting performance for survival and pathology outcomes. When texture analysis of Pfat and Prenal compared there were more statistically significant results, related with pathology and survival, obtained from Pfat. CT-based texture analysis of tumor and peritumoral area when combined together can be used as a non-invasive method for predicting prognosis and pathology outcomes preoperatively and can be used to guide therapeutic approaches.
Benzer Tezler
- 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
EMİNE DAMLA KUTLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN AYDIN
- Renal hücreli karsinomda bilgisayarlı tomografi ve patolojik evrelemenin karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
HIZIRALİ ÖKSÜZOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2003
Radyoloji ve Nükleer TıpEskişehir Osmangazi ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT KEBAPÇI
- Böbrek hücreli karsinomda non - invazif radyolojik parametreler ile patolojik özelliklerin ilişkisi
Relationship between non-invasive radiological parameters and pathological characteristics in renal cell carcinoma
MUSTAFA AZİZ HASSAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
ÜrolojiNecmettin Erbakan ÜniversitesiÜroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADİR YILMAZ
- Renal hücreli karsinomda substans p düzeyi ile substans P'yi parçalayan enzimlerin aktivitesindeki değişimin kanserin fenotipi ve prognozu ile ilişkisi
Association of renal cell carcinoma phenotype and prognosis with differential changes of substance p and substance P degrading enzyme levels
TÜMAY İPEKÇİ
- Targeting circulating breast cancer stem cells via mTOR and WNT inhibitors after bone metastasis
Sirküle meme kanseri kök hücrelerinin kemik metastazı sonrası mTOR ve WNT inhibitörleri ile hedeflenmesi̇
ÖZLEM ALTUNDAĞ ERDOĞAN
Doktora
İngilizce
2025
BiyokimyaHacettepe ÜniversitesiKök Hücre Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BETÜL ÇELEBİ SALTIK