Meme kanseri hastalarında aksiller lenf nodu metastazının değerlendirilmesinde MRI AND F-18 FDG-PET/BT görüntüleri kullanılarak eğitilen yapay zeka modelinin tanısal performansı
Diagnostic Performance of the Deep Learning Method Trained Using MRI AND F-18 FDG-PET/BT Images in the Evaluation of Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer Patients
- Tez No: 880165
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜMİT TURAN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Genel Cerrahi, General Surgery
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Adana Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Meme Kanseri Hastalarında Aksiller Lenf Nodu Metastazının Değerlendirilmesinde MRG VE F-18 FDG-PET/BT Görüntüleri Kullanılarak Eğitilen Derin Öğrenme Metodunun Tanısal Performansı Amaç: Bu çalışmanın amacı meme kanseri hastalarında aksiller lenf nodu metastaz(ALNM) durumunun belirlenmesinde F-18 FDG-PET/BT ve MRG görüntüleri kullanarak eğitilen derin öğrenme modelinin tanısal performansının araştırılmasıdır. Gereç ve Yöntem: Çalışmamızda Kasım 2017 ve Nisan 2023 tarihleri arasında meme kanseri tanısı ile Adana Şehir Eğitim ve Araştırma Hastanesinde genel cerrahi kliniğinde opere edilen 18 yaş ve üstü tüm hastalar retrospektif olarak hastane bilgi sisteminden incelendi. Çalışmaya dahil edilen hastaların demografik özellikleri, menopoz durumu, yapılan operasyon çeşidi, aksillanın postoperatif histopatolojik değerlendirmesinde metastaz durumu, östrojen reseptör (ER), progesteron reseptör (PR) ve insan epidermal büyüme faktörü reseptör 2 (HER-2) durumu, Kiel-67 proliferasyon indeksi, lenfovasküler ve perinöral invazyon durumu, Magnetik Rezonans Görüntüleri (MRG) ve 18F-florodeoksiglukoz ile Pozitron Emisyon Tomografisi (F-18 FDG-PET/BT) görüntüleri ve tümörün histopatolojik özellikleri, boyutu ve grade'i, kaydedildi. Hastaların MRG ve F-18 FDG-PET/BT görüntüleri alanında yetkin kişilerce değerlendirildi ve aynı görüntülerle eğitilmiş olan CNN modelinin tanısal performans sonuçları da kaydedildi. Bulgular: Çalışmamıza 177 hasta dahil edildi. Hastaların demografik ve klinikopatolojik parametrelerle ALNM durumu karşılaştırıldığında ER durumu, lenfovasküler-perinöral invazyon ile ALNM durumu arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptandı (p
Özet (Çeviri)
Diagnostic Performance of the Deep Learning Method Trained Using MRI AND F-18 FDG-PET/BT Images in the Evaluation of Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer Patients Aim: The aim of this study is to investigate the diagnostic performance of the deep learning method using F-18 FDG-PET/BT and MRI images in determining axillary lymph node metastasis in breast cancer patients. Materials and Methods: In our study, all patients aged 18 and over who were diagnosed with breast cancer and operated on in the general surgery clinic of Adana City Training and Research Hospital between November 2017 and April 2023 were retrospectively examined from the hospital system. Demographic characteristics of the patients included in the study, menopausal status, type of operation performed, metastasis status in the postoperative histopathological evaluation of the axilla, estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR) and human epidermal growth factor receptor 2 (HER-2) status, Kiel-67 proliferation index, lymphovascular and perineural invasion status, Magnetic Resonance Images (MRI) and 18F-fluorodeoxyglucose and Positron Emission Tomography (F-18 FDG-PET/BT) images, and histopathological features, size and grade of the tumor were recorded. MRI and F-18 FDG-PET/BT images of the patients were evaluated by experts in the field, and the diagnostic performance results of the CNN model trained with the same images were also recorded. Results: 177 patients were included in our study. When the patients' demographic and clinicopathological parameters and axillary lymph node metastasis (ALNM) status were compared, a statistically significant difference was found between ER status, lymphovascular-perineural invasion and ALNM status (p
Benzer Tezler
- Meme kanseri olgularında aksiller lenf nodu durumunun mamografi, usg ve mrg ile değerlendirilmesi, bu sonuçların, intraoperatif slnb ve postoperatif patoloji sonuçları ile karşılaştırılması
Evaluation of axillary lymph node status with mammography, usg and mri in breast cancer cases, comparison of these results with intraoperative slnb and postoperative pathology results
FARUK TÜRKEŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Genel CerrahiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZCAN DERE
DOÇ. DR. FUNDA DİNÇ
- Meme kanserli hastalarda nonsentinel lenf nodu metastaz riskinin belirlenmesinde memorial sloan-kettering cancer center nomogramının değeri
The value of memorial sloan-kettering cancer center nomogram in predicting the risk of nonsentinel lymph node metastasis in breast cancer patients
OSMAN ERDOĞAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Genel CerrahiSağlık BakanlığıGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
UZMAN ULVİ MURAT YÜKSEL
- Meme kanserli hastalarda preoperatif evrelemede 18F-FDG PET/CT'nin yeri ve diğer konvansiyonel evreleme yöntemleri ile karşılaştırılması
The role of 18F-FDG PET/CT in preoperative staging in breast cancer and the comparison of PET/CT scanning with other conventional imaging modalities
ŞULE GÜLŞAH YAĞCI
- Meme kanserinde Tc-99m V-DMSA (Pentavalan-Dimerkaptosüksinik Asid) sintigrafisi ile F-18 FDG PET/BT çalışmalarının karşılaştırılması ve sintigrafik çekimler esnasında meme yastığı ile pozisyonlanmış ve pozisyonlanmamışgörüntülerin karşılaştırılmalı değerlendirilmesi
Comparison of Tc-99m V-DMSA scintigraphy and F-18 FDG PET/CT in breast cancer and evaluation of scintigraphic images obtained with and without breast positioining
SEZEN ELHAN VARGÖL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe ÜniversitesiDahili Tıp Bilimleri Bölümü
PROF. DR. ESER LAY ERGÜN
- Meme kanserinde aksiller lenf nodu tutulumunun ultrasonografi eşliğinde ince iğne aspirasyonu ile değerlendirilmesi
Assesment of axillary lymph node metastasis in breast cancer with ultrasound guided fine needle aspiration biopsy
AYŞEGÜL ÖZ AKSU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİGEN BAŞARAN DEMİRKAZIK