Geri Dön

Kromofob renal hücreli karsinom ile renal onkositomların ayrımında makine öğrenimi temelli bilgisayarlı tomografi tekstür analizinin kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi

Evaluation of CT based texture analysis usage for discrimination of renal oncocytoma from chromofobe renal cell carcinoma

  1. Tez No: 861239
  2. Yazar: ABDULLAH KÜÇÜKHÜSEYİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ELİF GÜNDOĞDU
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Kromofob Renal Hücreli Karsinom, Renal Onkositom, BT Tekstür Analizi, Radiomik, Chromofobe Renal Cell Carcinoma, Renal Oncocytoma, CT Texture Analysis, Radiomics
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Renal onkositoma (RO) ve kromofob renal hücreli karsinom (chRCC) bazı ortak morfolojik, histolojik, elektron mikroskobu bulguları ve immünohistokimyasal özellikleri nedeniyle konvansiyonel görüntüleme bulgularıyla ayrımı mümkün olmayan solid renal tümörlerdendir. Bu çalışmada, bu iki patolojinin ayrımında nonkontrast ve kortikomedüller fazda çekilen dinamik renal BT üzerinden üç boyutlu tekstür analiz çalışmasının kullanılabilirliğini araştırdık. Ocak 2013 ile Haziran 2023 tarihleri arasında çalışma kriterlere uyan 41 hasta çalışmaya dahil edildi. Hastalar patolojilerine göre iki gruba ayrıldı. Hastaların 14'ü (%34) RO, 27'si (%66) chRCC idi. Tekstür analizi uygulaması ile görüntü çıkarımı ve daha sonra Radiomik uygulaması ile birinci ve ikinci derece istatistikler üzerinden veri analizi yapıldı. Nonkontrast serilerde toplamda 13, kortikomedüller serilerde ise toplamda 14 değişkende anlamlı farklılıklar bulundu. Daha sonra bu anlamlı değişkenler üzerinde yapılan ROC analizi ve odds ratio analizi ile nonkontrast serilerde 3 değişkenin (Imc1, LALGLE, SALGLE), kortikomedüller faz serilerde 6 değişkenin (10 persantil, 90 persantil, Kurtosis, Median, SRLGLE, Kontrast) dahil edildiği bir skorlama sistemi geliştirildi. Bu sistemlere göre nonkontrast serilerde 2 ve üzeri skorunun % 92.8 (%95 CI; 66.1-99.8) sensitivite, % 74 (%95 CI; 53.7-88.8) spesifite ile en uygun skor olduğu saptandı. Kortikomedüller faz serilerde ise 9 ve üzeri skorunun % 78.5 (%95 CI; 49.2-95.3) sensitivite, 96.3 (%95 CI; 81-99.9) spesifite ile en uygun skor olduğu saptandı. Sonuç olarak, renal onkositom ve chRCC ayrımında dinamik renal BT görüntüleri üzerinden yapılan makine öğrenimi temelli BT tekstür analizinin bu tümörleri ayırt etmede kabul edilebilir değerlere sahip olduğu ve kişiselleştirilmiş hasta tedavileri için umut verici olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Renal oncocytoma (RO) and chromofob renal cell caecinoma (chRCC) are solid renal tumors that have similar morphological, histological, electron microscope and immunohistological features. In this study, we investigated the utility of texture analysis based on dynamic renal CT screening for distinguishing this two pathologies. Between January 2013 and June 2023, 41 patients who met the study criteria were included in the research. The patient were divided into two groups as their pathological results. Images of the both groups were evaluated, then texture analysis using radiomics application were used to detect variables that show statictical significance. There were 13 variables that were significant on noncontrast images and 14 variables on corticomedullary phase. Based on ROC analysis and odds ratio evaluation, 3 variables (Imc1, LALGLE, SALGLE) on nonkontrast images and 6 variables (10 percentile, 90 percentile, Kurtosis, Median, SRLGLE, Contrast) were selected for a scoring system that we created. 2 or more point on noncontrast phase had statistically best values (sensitivity of % 92.8 with %95 CI of 66.1-99.8; specificity of % 74 with %95 CI of 53.7-88.8). 9 or more points on corticomedullary phase had statistically best values (sensitivity of % 78.5 with %95 CI of 49.2-95.3; specificity of % 96.3 with %95 CI of 81-99.9). In conclusion, usage of machine learning based texture analysis with renal CT images showed acceptable and promising results for differantiaton between RO and chRCC and patient management.

Benzer Tezler

  1. Renal hücreli karsinomlarda claudın ekspresyonunun tanısal ve prognostik önemi

    Diagnostic and prognostic significance of claudin expression in renal cell carcinomas

    BERMAL BİÇEN HASBAY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    PatolojiÇukurova Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYDA ERDOĞAN

  2. Renal tümörlerde yeni bir antite: Düşük dereceli onkositik tümör

    A new entity in kidney tumours: Low grade oncocytic tumour

    SİMAY BOZPINAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    PatolojiSağlık Bakanlığı

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜNSAL HAN

  3. Böbreğin epitelyal tümörlerinde kök hücre belirleyicilerinin ekspresyonu

    Expression of stem cell markers in renal epithelial tumors

    ERTUĞRUL ÇELİK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    PatolojiGATA

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYHAN ÖZCAN

  4. Sık görülen renal hücreli karsinom tiplerinde ve renal onkositomada podokaliksin ve asprosin ekspresyonunun değerlendirilmesi

    Evaluation of podocalyxin and asprosin expressions in renal oncocytoma and frequent types of renal cell carcinoma

    NİDA CANPOLAT YILDIZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    PatolojiFırat Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM HANİFİ ÖZERCAN

  5. Galektin-1, galektin-3, NF-KB, PAF-R VE TRAF'ın renal hücreli karsinomlarda klinikopatolojik parametreler ile ilişkisi

    Başlık çevirisi yok

    REMZİYE EREN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    PatolojiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMİDE SAYAR