Geri Dön

Endometrium kanseri alt tiplerinin F-18 FDG PET/BT görüntülemeden elde edilen metabolik, volümetrik ve tümör heterojenite parametreleri ile değerlendirilmesi

Evaluation of endometrial cancer subtypes with metabolic, volumetric, and tumor heterogeneity parameters obtained from F-18 FDG PET/CT imaging

PDF İndir

  1. Tez No: 861457
  2. Yazar: SAMET YAĞCI
  3. Danışmanlar: PROF. SEVİM SÜREYYA ŞENGÜL
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 132

Özet

Çalışmanın amacı endometrium kanseri alt tipleri ve lenf nodu metastaz durumları ile F-18 FDG PET/BT görüntülerinden elde edilen primer tümöre ait metabolik, volümetrik ve tümör heterojenitesini yansıtan tekstür parametreleri arasındaki ilişkiyi incelemektir. Endometrium kanseri tanısıyla evreleme amacıyla F-18 FDG PET/BT görüntüleme yapılan 159 hasta çalışmaya dâhil edildi. Olguların yaş, vücut kitle indeksi, primer tümörün alt tipleri, gradeleri ve lenf nodu metastaz durumları tespit edildi. Olgular öncelikle primer tümör alt tiplerine, daha sonra lenf nodu metastaz durumlarına göre 2 ayrı şekilde gruplandırıldı. Görüntüler LIFEx programında değerlendirildi. Primer tümör segmente edilerek, metabolik, volümetrik ve tümör heterojenitesini yansıtan tekstür özellikleri elde edildi. Bu parametreler ile gruplar arasındaki ilişkiler incelendi. Tip 2 endometrial kanser hastalarında MTV, TLG, SUVmax, SUVmean ve SUVmin değerleri daha yüksek bulundu. Bu parametreler lojistik regresyon analizi ile incelendiğinde; tip 2 endometrium kanseri üzerinde en etkili parametrenin SUVmin olduğu tespit edildi. Lenf nodu metastazı olan hastalarda SUVmin ve TLG değerleri daha yüksekti. Tekstür parametrelerine bakıldığında heterojenliği yansıtan parametrelerin yüksek riskli endometrial kanserlerde ve lenf nodu metastazı olan hastalarda; homojenliği yansıtan parametrelerin ise düşük dereceli endometrial kanserlerde ve lenf nodu metastazı olmayan hastalarda yüksek olduğu tespit edildi. Çalışmamızda endometrial kanser tiplerini ayırt etmede ve lenf nodu metastazını öngörmede F-18 FDG PET/BT görüntülerinden elde edilen primer tümöre ait metabolik, volümetrik parametrelerin ve tümör heterojenitesini yansıtan radiomiks verilerinin katkı sağlayabileceğini gösterdik.

Özet (Çeviri)

The aim of the study is to examine the relationship between endometrial cancer subtypes and lymph node metastasis status and texture parameters reflecting metabolic, volumetric, and tumor heterogeneity of the primary tumor obtained from F-18 FDG PET/CT images. 159 patients who underwent F-18 FDG PET/CT imaging for staging purposes with the diagnosis of endometrial cancer were included in the study. Age, body mass index, primary tumor subtypes, grades, and lymph node metastasis status of the cases were determined. The cases were grouped in two seperate ways, first according to the primary tumor subtypes and then to lymph node metastasis status. Images were evaluated in the LIFEx program. By getting the primary tumor segmented, texture features reflecting metabolic, volumetric, and tumor heterogeneity were obtained. The relationships between these parameters and the groups were examined. MTV, TLG, SUVmax, SUVmean, and SUVmin values were found to be higher in type 2 endometrial cancer patients. When these parameters are examined with logistic regression analysis; it is seen that the most effective parameter on type 2 endometrial cancer was SUVmin. SUVmin and TLG values were higher in patients with lymph node metastases. Considering the texture parameters, while the parameters reflecting heterogeneity are observed to be high in high-risk endometrial cancers and patients with lymph node metastases, the parameters reflecting homogeneity are found to be high in low-grade endometrial cancers and patients without lymph node metastases. In our study, we showed that metabolic and volumetric parameters of the primary tumor obtained from F-18 FDG PET/CT imaging and radiomics data reflecting tumor heterogeneity can contribute to distinguishing endometrial cancer types and predicting lymph node metastasis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    694252

    Renal hücreli karsinoma dokularında endocan molekülünün immünohistokimyasal olarak ve ELISA yöntemi ile taranması

    Immunohistochemical and ELISA methods screening of endocan molecule in renal cell carcinoma tissues

    CANSU GÜRBÜZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    OnkolojiFırat Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLGÜN YILDIRIM

  2. Tez No

    386649

    Endometrial karsinogenezde östrojen reseptör alt tiplerinin (Alfa, Beta, GPR30) araştırılması

    Evaluation of estrogen receptor (Alfa, Beta, GPR30) expressions in endometrial carcinogenesis

    HİLAL ÖZAKINCI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    PatolojiAnkara Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DUYGU KANKAYA

  3. Tez No

    141811

    Total abdominal, subtotal abdominal ve tip II histerektomi' nin alt üriner sistem ve cinsel fonksiyonlar üzerine etkilerinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    SİBEL YAZAN ERKABADAYI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Kadın Hastalıkları ve DoğumEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER T. YALÇIN

  4. Tez No

    175216

    Cerrahi evreleme yapılmuş endometrium kanseri olgularında dokudaki CD44V6 ekspresyonunun hastalığın evresi ile korelasyonu

    Correlation between CD44V6 expression in endometrial samplae and stage of endemetrium canser in surgically staged patients

    HATİCE KANSU ÇELİK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Kadın Hastalıkları ve DoğumAnkara Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE GÜNGÖR

  5. Tez No

    668309

    Endometrial kanserin ameliyat öncesi BT görüntülerinde elde edilen radiomics verileri kullanılarak makine öğrenmesi teknikleriyle kitle için yüksek risk değerlendirmesi yöntemi

    High risk assessment method of endometrial cancer with machine learning techniques using radiomics data obtained in pre-operational CT images

    FEHİME YİGİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPASLAN BURAK İNNER

Geri Dön