Meme MRG görüntülerinde tekstür analizi ile meme kanseri moleküler alt tiplerinin belirlenebilirliğinin araştırılması
Investigation of the determinability of breast cancer molecular subtypes by texture analysis in breast MRI images
- Tez No: 882493
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT BAYKARA
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: İstanbul Haydarpaşa Numune Eğt. ve Arş. Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Amaç: Meme kanseri tedavisi kanserin moleküler alt tipine göre şekillenmektedir. Moleküler alt tipin belirlenmesi için invaziv bir işlem olan tru-cut biyopsi yapılmakta, biyopsi sonrası patoloji verilerinin elde edilmesi zaman almaktadır. Bu çalışmada hızlı ve non-invaziv bir metot olan tekstür analizi ile meme kanseri moleküler alt tipinin öngörülebilirliğini araştırmayı amaçladık. Gereç ve Yöntem: Çalışmaya 2019-2023 seneleri arasında meme MRG görüntülemesi yapılmış ve tru-cut biyopsi ile meme kanseri tanısı almış 142 olgu dahil edildi. Olguların görüntüleri retrospektif olarak değerlendirildi. Kontrastlı T1, T2 ve ADC sekanslarından elde edilen ROI'lerin tekstür analizi 113 tekstür parametresi ile değerlendirildi. Elde edilen veriler gruplar arasında karşılaştırıldı. Bulgular: Üçlü negatif meme kanserinin diğer gruplardan, Luminal A meme kanserinin diğer gruplardan, HER2 (+) Luminal B meme kanserinin diğer gruplardan ayırt edilebildiği anlamlı parametrelere ulaşıldı (p
Özet (Çeviri)
Aim: Breast cancer treatment depends on the molecular subtype of the cancer. Tru-cut biopsy, which is an invasive procedure, is performed to determine the molecular subtype, and it takes time to obtain pathology data after biopsy. In this study, we aimed to investigate the predictability of breast cancer molecular subtype with texture analysis, which is a fast and non-invasive method. Materials and Methods:142 cases who underwent breast MRI imaging between 2019 and 2023 and were diagnosed with breast cancer by tru-cut biopsy were included in the study. The images of the cases were evaluated retrospectively. Texture analysis of ROIs obtained from contrast-enhanced T1, T2 and ADC sequences was evaluated with 113 texture parameters. The data obtained were compared between groups. Results: Significant parameters were reached to distinguish triple negative breast cancer from other groups, Luminal A breast cancer from other groups, and HER2 (+) Luminal B breast cancer from other groups (p
Benzer Tezler
- Aksiller lenf bezlerinin manyetik rezonans görüntüleme (MRG) tekstür analizi sonuçlarının patoloji sonuçları ile karşılaştırılması
Comparison of magnetic resonance imaging (MRI) texture analysis results with pathology results of axillary lymph nodes
İSMAİL DİLEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA HİLAL ADIBELLİ
- Triple-negatif meme kanserli olgularda tümörü infiltre eden lenfosit(TİL) düzeyinin MR görüntüleme tekstür analizi ile karşılaştırılması
Comparison of tumor-infilting lymphocyte (TIL) levels with MR imaging texture analysis in patients wi̇th triple-negative breast cancer
MELİSA YALÇIN ERK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI ERTÜRK
- İnvaziv duktal meme kanserinde dinamik meme manyetik rezonans görüntüleme bulgularının immünohistokimyasal belirteçler ve moleküler alt tipler ile karşılaştırılması
Dynamic breast magnetic resonance imaging in invasive ductal breast cancer comparison of findings with immunohistochemical markers and molecular subtypes
YASEMİN DİNÇASLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF AKTAŞ
- Dinamik kontrastlı manyetik rezonans görüntülerinde bilgisayarlı meme kanseri sınıflandırması
Computerized breast cancer classification in dynamic contrast magnetic resonance images
AHMET HAŞİM YURTTAKAL
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
- Kontrast tutucu meme manyetik rezonans görüntülerinde kanserli olan ve olmayan dokuların göüntü işleme yöntemleri ile belirlenmesi
Segmentation of cancerous and non-cancerous lesions from dynamic contrast-enhanced magnetic resonans imaging of the breast by using image processing techniques
PETEK TATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM