Geri Dön

ADC histogram analizinin periferal zon prostat kanseri tanısında PIRADS V2.1 ve gleason skoru arasındaki ilişki

The role of ADC histogram analysis in the diagnosis of peripheral zone prostate cancer and its relationship with PIRADS V2.1 score and gleason score

PDF İndir

  1. Tez No: 800132
  2. Yazar: HALİL İBRAHİM ŞARA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN AYDIN
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Histogram Analizi, ADC, PIRADS, Gleason, Prostat, Difüzyon katsayısı, Histogram, Neoplazmlar, Prostat hastalıkları, Prostat neoplazmları, Ölçekler, Histogram Analysis, ADC, PIRADS, Gleason, Prostate, Diffusion coefficient, Histogram, Neoplasms, Prostatic diseases, Prostatic neoplasms, Scales
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: Ankara Dr. Abdurrahman Yurtaslan Onkoloji Eğitim ve Araştırma Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Periferal zon (PZ) prostat kanseri tanı ve agresivite belirlemede ADC histogram analizinin etkinliğini bulmak, Gleason ve PIRADS skorları arasındaki ilişkiyi ortaya koymak amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: 01.01.2018-31.12.2021 tarihleri arasında standart 12 kadran prostat bezi biyopsisi yapılmış ve biyopsi öncesi multiparametrik prostat manyetik rezonans görüntüleme (mp-MRG)'si yapılmış hastalar araştırılmış çalışmaya 61 hasta dahil edilmiştir. mp-MRG'deki hedef lezyonlar patoloji raporuyla korele edilerek tespit edilmiş ve hedef lezyonların Apparent Diffusion Coefficient (ADC) görüntüleri FireVoxel programı aracılığıyla segmente edilmiştir. Segmentasyanlar sırasında lezyonların tüm kesitleri boyunca region of interest (ROI) ile işaretlenerek volume of interest (VOI) belirlenmiş ve bu VOI'lerin histogram parametereleri elde olunmuştur. 61 hastanın ADC histogram parametrelerinin PIRADS skorlarıyla ilişkisi incelenmiştir. Hastalar patoloji sonuçlarına göre klinik olarak anlamlı kanser (KOAK) olanlar malign (n=35), KOAK dışı grup benign (n=26) olarak sınıflandırılmış ve ADC histogram parameterelerinin benign-malign lezyon ayrımındaki etkinliği araştırılmıştır. Daha sonra malign gruptaki 35 hasta kendi aralarında Gleason skorlarına göre gruplanmış ve ADC histogram parametrelerinin Gleason skorlarıyla ilikisi incelenmiştir. Bulgular: Benign ve malign ayrımında ADC max, Standart Deviation (St.Dv.), Entropy, Voxel sayısı ve Volume anlamlı olarak farklı bulunmuştur (p=0,03; p<0,01; p<0,01). Bu değerlerde malign değerler benign değerlerden sayısal olarak daha yüksektir. ROC eğrisine göre ADC değerlerinden Entropy (AUC=0,75; %95 CI: 0,63-0,87), Voxel sayısı (AUC=0,83; %95 CI: 0,73-0,93) ve Volume değerleri (AUC=0,83; %95 CI: 073-0,93) prostat bezi benign ve malign tümörlerinde tanılama değerinde (ROC eğrisi altında kalan), istatistiksel olarak anlamlıdır (p<0,05). Yapılan lojistik regresyon analiz modellemelerinde (Backward); Volume değerinin bir birim artması malign tümör riskini 1,75 kat artırdığı saptanmıştır (p=0,04; OR=1,75; %95 CI (1,00-3,04)). Malign hastaların Gleason nihai skoru 6 ve Gleason nihai skoru ≥7 olan grupta ROC eğrisi analizi yapıldığında, Voxel sayısı (AUC=0,23; %95 CI 0,08-0,38) prostat kanseri derecelendirmesinde (ROC eğrisi altında kalan) istatistiksel olarak anlamlıdır (p<0,01). Gleason nihai skorlarına göre (6, 7, ≥8) ADC değerleri karşılaştırıldığında ADC min, Coefficient of Variance (CoeffofVaria) ve Voxel Sayısı değerleri arasında anlamlı farklılık bulunmuştur (p=0,03; p<0,05). Sonuç: ADC histogram verileri PZ prostat lezyonlarında benign malign ayrımında, malign lezyonlarda Gleason skorunu ön görmede tanıya katkı sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Aim: The aim of this study was to determine the effectiveness of ADC histogram analysis in diagnosing and determining the aggressiveness of peripheral zone (PZ) prostate cancer, as well as to reveal the relationship between Gleason and PIRADS scores. Material and method: A total of 61 patients who underwent standard 12- core prostate biopsy and multiparametric prostate magnetic resonance imaging (mp-MRI) before biopsy between 01.01.2018 and 31.12.2021 were included in the study. The target lesions in mp-MRI were detected with regard to the pathology reports, and the Apparent Diffusion Coefficient (ADC) images of target lesions which were segmented using FireVoxel program. During segmentation, the volume of interest (VOI) was determined by marking the lesion along the region of interest (ROI) throughout all sections of the lesion, and the histogram parameters of these VOI's were obtained. The relationship between the ADC histogram parameters and PIRADS scores of 61 patients was examined. According to the pathology results, patients were classified as clinically significant cancer (CSC) group with malignancy (n=35), and the clinically insignificant group as benign (n=26). The effectiveness of ADC histogram parameters in order to distinguish between benign and malignant lesions was investigated. Subsequently, 35 patients in the malignant group were grouped according to their Gleason scores, and the relationship between ADC histogram parameters and Gleason scores was examined. Results: ADC max, Standard Deviation, Entropy, Voxel count, and Volume were found to be significantly different between benign and malignant groups (p=0.03; p<0.01).These values were numerically higher in malignant lesions than in benign ones. According to the ROC curve: Entropy (AUC=0.75; 95% CI: 0.63-0.87), Voxel count (AUC=0.83; 95% CI: 0.73-0.93), and Volume values (AUC=0.83; 95% CI: 0.73-0.93) were statistically significant in the diagnosis of benign and malignant tumors in the prostate gland (ROC curve under the curve) In the logistic regression analysis models (Backward), it was found that an increase in Volume, increased the risk of malignant tumors by 1.75 times (p=0.04; OR=1.75; xii 95% CI (1.00-3.04)). When ROC curve analysis was performed for malignant patients with Gleason final score of 6 and Gleason final score ≥7, Voxel count (AUC=0.23; 95% CI 0.08-0.38) was statistically significant in the grading of prostate cancer (ROC curve under the curve) When ADC values were compared with the Gleason final scores (6, 7, ≥8), there was a significant difference between ADC min, Coefficient of Variance, and Voxel count values (p=0.03; pp<0.05). Conclusion: ADC histogram datas contribute to the diagnosis of benign-malignant differentiation in PZ prostate lesions and predict the Gleason score in malignant lesions.

Geri Dön