Geri Dön

Meme MRG'de histogram analizi kullanarak fibroadenom ve filloid tümör ayrımı yapılabilir mi?

Can fibroadenoma and phyllodes tumor be differentiated using histogram analysis in breast MRI

  1. Tez No: 872751
  2. Yazar: YAHYA HALİS
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKDOĞAN GEMİCİ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Fibroadenom, Filloid Tümör, Meme MRG, Fibroadenoma, Phyllodes Tumor, Magnetic Resonance Imaging
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: İstanbul Bakırköy Dr. Sadi Konuk Eğitim ve Araştırma Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Amaç: Çalışmamızın amacı fibroadenom (FA) ve filloid tümörü (FT) T1 ağırlıklı görüntüler (T1AG), short tau inversion recovery (STIR) ve apparent diffusion coefficent (ADC) haritalarında manyetik rezonans görüntüleme (MRG) histogram kullanarak noninvaziv olarak ayırt edebilmek olarak belirlenmiştir. Yöntem ve Gereçler: Bu retrospektif çalışmaya Ocak 2016 ve Temmuz 2023 tarihleri arasında kliniğimizde meme MRG çekilen 137 hastadan çalışmaya alınma ölçütlerini karşılayan 80 hasta dahil edildi. Olguların hepsinin retrospektif olarak MRG'si incelendi. Tümörler patoloji piyeslerine göre önce 2 gruba ayrıldı. T1AG, STIR ve ADC serilerde lezyonlar üç boyutlu olarak segmente edildi ve volümetrik histogram ölçümleri yapıldı. Elde edilen sonuçlar MRG'nin FA'ları FT'lerden ayırma yeteneklerini belirlemek için Mann - Whitney U testi kullanarak karşılaştırıldı. Bulgular: Her iki tümör grubunun ayrımında ADC görüntülerde en anlamlı istatistiksel veri p5 bulunmuş olup cut off 1.003 x 10 −3mm2 /s değeri bulundu (p ≤ 0.001). Bu cut off değerin üstü FT, altı FA için %76 hassasiyet ve %74 özgüllükle ayırt edicidir. ROC eğrisinde eğri altındaki alan (EAA) 0,813 hesaplandı. Ayrıca ADC'de mean, median, max, p5, p10, p25, p75 parametreleri tümörleri ayırmada anlamlıdır (p0.05). Sonuç: Meme MRG'de histogram analizi ile ADC haritalarında mean, median, max, p5,p10, p25, p75 değerlerinde, T1AG varyans ve p95 değerlerde, STIR serilerde erken p değerlerinde (p5, p10,p 25) FT - FA ayrımı yapılabilir.

Özet (Çeviri)

Purpose: The purpose of our study was to non-invasively differentiate fibroadenomas (FA) from phylloid tumors (PT) using magnetic resonance imaging (MRI) histogram analysis on T1-weighted images (T1WI), short tau inversion recovery (STIR), and apparent diffusion coefficient (ADC) maps. Materials and Method: This retrospective study included 80 patients who met the inclusion criteria from a total of 137 patients who underwent breast MRI at our clinic between January 2016 and July 2023. MRIs of all cases were examined retrospectively. First the tumors were divided into two groups according to their pathology slides. Lesions were three-dimensionally segmented in T1WI, STIR, and ADC series, and volumetric histogram measurements were performed. The results were compared using the MannWhitney U test to determine the ability of MRI to differentiate FAs from PTs. Results: The most significant statistical data in ADC maps in distinguishing both tumor groups was p5, with a cut-off value of 1.003 x 10−3 mm2/s (p ≤ 0.001). This cutoff value is distinctive with 76% sensitivity and 74% specificity for FT above and below FA. In the ROC curve, area under curve (AUC) was calculated as 0.813. Additionally, mean, median, max, p5, p10, p25, p75 parameters in ADC are significant in distinguishing tumors (p0.05). Conclusion: FT - FA can be differentiated with histogram analysis in breast MRI. Differantiation can be made at mean, median, max, p5, p10, p25, p75 values in ADC maps, variance and p95 values in T1WI, and early p values (p5, p10, p 25) in STIR series.

Benzer Tezler

  1. Meme MRG'de saptanan kitlesel olmayan parlaklaşmaların histopatolojik korelasyonu

    Histopathological correlation of non-mass enhancement detected in breast magnetıc resonance ımagıng

    MAHMUT KÜSBECİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Radyoloji ve Nükleer TıpEge Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIL GÜNHAN BİLGEN

  2. Meme dinamik maynetik rezonans görüntüleme'de kitlesel olmayan kontrastlanmaların radyolojik-patolojik korelasyonu

    Radyopathologi̇cal correlati̇on of non mass contrast enhancements in dynamic breast magnetic resonance imaging

    MOHAMMAD NAIM FOROGH

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    PatolojiEge Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE NUR OKTAY ALFATLI

  3. Meme manyetik rezonans görüntülemede BI-RADS kategori 3 lezyonlar;Takip sonuçları

    Bi-rads category 3 breast lesions on MRİ; follow-up results

    EMEL EMİR YETİM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Radyoloji ve Nükleer TıpAkdeniz Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMEL DURMAZ

  4. Meme kanserli olgularda immunohistokimyasal belirteçler ile meme manyetik rezonans görüntülemede ADC (apparent diffusion coefficient) değerlerinin karşılaştırılması

    Comparison of ADC (apparent diffusion coefficient) values in Breast Magnetic Resonance Imaging with Immunohistochemical Markers in Patients with Breast Cancer

    DUYGU İMRE YETKİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELTEM GÜLSÜN AKPINAR

  5. Dinamik kontrastlı meme MRG'de kinetik, semikantitatif kontrast değerlerinin, morfolojik ve sekans özellikleriyle birlikte kitlesel olan ve olmayan benign-malign meme lezyonlarında BI-RADS tanı doğruluğunu arttırması

    Increasing the accuracy of Bİ-RADS diagnosis in benign-malignant breast lesions with and without mass, with kinetic, semi-quantitative contrast values, morphological and sequence features in dynamic contrast breast MRİ

    AYKUT ALTINOK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Radyoloji ve Nükleer TıpZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGİN KADRİ ARIBAŞ