Geri Dön

Multiparametrik MR görüntüleme ve biparametrik MR görüntüleme temelli radyomiks analiz ile klinik anlamlı prostat kanserinin noninvaziv tahmini

The performance of multiparametric and biparametric MRI-based radiomics models in the noninvasive prediction of clinically significant prostate cancer

PDF İndir

  1. Tez No: 902639
  2. Yazar: SELAHATTİN DURMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MERVE GÜLBİZ DAĞOĞLU KARTAL
  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: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Giriş ve Amaç: Biparametrik ve multiparametrik MRG'nin klinik anlamlı prostat kanseri (PKa) tanısı açısından performanslarını karşılaştıran çok sayıda çalışma mevcut olsa da henüz bu konuda görüş birliği sağlanamamıştır. Literatürde, biparametrik (bp) ve multiparametrik (mp) prostat MRG'nin tanısal performanslarını radyomiks perspektifinden ele alan yalnızca birkaç çalışma bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında, bpMRG ve mpMRG temelli radyomiks modellerinin klinik anlamlı PKa tanısındaki performanslarının değerlendirilmesi ve DKG'den elde edilen radyomiks özelliklerinin model performansına anlamlı katkı sağlayıp sağlamadığının araştırılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Ocak 2016-Ocak 2024 tarihleri arasında, PKa şüphesi ile yapılan mpMRG'de en az bir adet PI-RADS 3, 4 ya da 5 lezyon tespit edilmiş ve ardından bu lezyonlara yönelik biyopsi yapılmış 158 hasta çalışmaya dahil edilmiştir. Hastalar, biyopsi sonuçları referans alınarak klinik anlamlı PKa grubu (n=90) ve klinik anlamlı olmayan grup (klinik anlamsız PKa + negatif n=68) olmak üzere iki alt gruba ayrılmıştır. Biyopsi sonucu ISUP GG ≥ 2 olan hastalar klinik anlamlı PKa grubuna dahil edilmiştir. Lezyonlar, T2-AG, DAG, ADC haritası ve DKG'de incelenerek segmentasyon için en uygun ortak kesit belirlendikten sonra iki ayrı okuyucu [S.D., S.S.] tarafından tüm sekanslarda iki boyutlu segmentasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Segmentasyon sonrası T2-AG, DAG, DKG ve ADC haritalarından elde edilen iki boyutlu şekil, intensite ve tekstüre radyomiks özellikleri“Univariate feature ranking for classification using chi-square tests”tekniği ile analiz edilmiş ve“predictor importance score”(PIS) değerleri hesaplanmıştır. Her bir sekans için en yüksek skora sahip ilk beş şekil, intensite ve tekstüre özelliği seçildikten sonra bu özellikler kullanılarak biparametrik MRG ve multiparametrik MRG temelli iki ayrı karar ağacı modeli oluşturulmuştur. Karar ağacı modelleri için doğrulama metodu olarak 5 katlı çapraz doğrulama uygulanmıştır. Performans değerlendirmesi ROC eğrisi çizdirilip AUC hesaplanarak gerçekleştirilmiştir. Karmaşıklık matrisleri oluşturularak duyarlılık, özgüllük, doğruluk, pozitif prediktif değer (PPD) ve negatif prediktif değer (NPD) hesaplanmıştır. Biparametrik ve multiparametrik MRG temelli karar ağacı algoritmalarının performans karşılaştırmasında Wilcoxon İşaretli Sıra Testi kullanılmıştır. Tüm istatistiklerde p

Özet (Çeviri)

Background and Purpose: The performances of biparametric and multiparametric MRI in diagnosing prostate cancer (PCa) have been investigated and compared in many studies. However, there is still no consensus on whether dynamic-contrast-enhanced sequences can be omitted in the diagnostic workup of PCa. Only a limited number of studies have investigated this research question from a radiomics-based perspective. The purpose of this study is to compare the performance of multiparametric and biparametric MRI-based radiomics models in the noninvasive prediction of clinically significant PCa. Materials and Methods: Between January 2016 and January 2024, 158 patients who had at least one PI-RADS 3, 4, or 5 lesion detected on mpMRI and subsequently underwent biopsy were enrolled in the study. Biopsy results were used as the reference standard. The patients were divided into two subgroups for analysis: the clinically significant PCa group (n=90) and the clinically insignificant group (clinically insignificant PCa + negative, n=68). Lesions with an ISUP GG ≥ 2 were labeled and defined as csPCa. To determine the most suitable common section for segmentation, lesions were assessed on T2-WI, DWI, ADC maps, and DCE sequences. After determining the section, two individual readers [S.D., S.S.] performed two-dimensional (2D) segmentation in all sequences. Subsequently, the 2D shape, intensity, and texture radiomics features obtained from T2-WI, DWI, DCE, and ADC maps were analyzed using the“Univariate feature ranking for classification using chi-square tests”technique. The“predictor importance score”(PIS) was calculated, and the top five shape, intensity, and texture features with the highest scores were selected for each sequence. Two separate decision tree models based on biparametric MRI-based and multiparametric MRI-based radiomics features were created. Five-fold cross-validation was used as a validation method for the decision tree models. The performances of the biparametric and multiparametric decision tree models were measured by using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis and calculating the area under the curve (AUC). Sensitivity, specificity, accuracy, PPV, and NPV were calculated using the confusion matrix. The Wilcoxon Signed-Rank Test was used for the performance comparison of the biparametric MRI- and multiparametric MRI-based decision tree algorithms. A p-value of < 0.05 was considered statistically significant. Results: For each of the sequences (T2-WI, DWI, ADC map, and DCE), the top five shape, intensity, and texture features with the highest PIS were selected. The intensity features of ADC and DWI, as well as the texture features of T2-WI, were more prominent in terms of their significance levels for both biparametric and multiparametric MRI-based decision tree algorithms. The biparametric (AUC=0.924) and multiparametric (AUC=0.941) MRI-based decision tree models individually demonstrated high performance, and the inclusion of DCE radiomics features further improved performance (0.924 vs. 0.941). However, the difference between the performances of the multiparametric and biparametric MRI-based models was not statistically significant (p=0.212). Although the radiomics features obtained from DCE contributed positively to model performance, this contribution was not statistically significant. Conclusion: Our study suggests that the diagnostic performances of bpMRI- and mpMRI-based radiomics models have no significant difference in the diagnosis of csPCa. Although radiomics features derived from DCE images improved diagnostic performance, this contribution was not statistically significant.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    406189

    Prostat kanseri lehine pozitif muayene ve laboratuar bulgulu hastalarda dinamik manyetik rezonans görüntüleme ve biyopsi sonuçlarının karşılaştırılması

    Comparison of magnetic resonance imaging findings and biopsy results in patients with positive physical examination and laboratory findings in favor of prostate cancer

    DERYA KARAPINAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Radyoloji ve Nükleer TıpBülent Ecevit Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖMER YAZGAN

  2. Tez No

    888660

    Multiparametrik MR görüntülemenin meme kanseri hastalarında neoadjuvan kemoterapiye patolojik yanıtın tahminine katkısı

    Contribution of multiparametric MR imaging to the prediction of pathologic response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer patients

    ELVIN JABBARLI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer TıpOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET VEYSEL POLAT

  3. Tez No

    642371

    Patolojik olarak primer glomerülonefrit ve amiloidoz tanısı almış hastalarda multiparametrik böbrek MR görüntüleme sonuçlarının klinikoradyopatolojik olarak değerlendirilmesi

    Clinical, radiological and pathological evaluation of the kidney multiparametric MR imaging results of the patients who has been diagnosed with primary glomerulonephritis and amyloidosis

    ALPER TUNA GÜVEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    NefrolojiHacettepe Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ARICI

  4. Tez No

    651551

    Prostat kanseri tanısında likert ve pı-radsölçeklerinin karşılaştırılması

    Comparison of likert and pi-rads scales in thediagnosis of prostate cancer

    İBRAHİM İNAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SENEM ŞENTÜRK GÜÇEL

  5. Tez No

    837502

    Multiparametrik prostat mr ile PI-RADS 3, 4 ve 5 periferal zon lezyonlarının ayrımında diffüzyon ağırlıklı görüntüleme ve dinamik kontrastlı incelemenin yeri

    Multiparametric prostate mr with PI-RADS 3, 4 and 5 periph-eral zone the place of diffusion-weighted imaging and dynamic contracted examination in distinguishing lesions

    ABDULLAH ENES BERKSOY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAMİL DOĞAN

Geri Dön