Geri Dön

Yüksek dereceli gliomlarda tedaviye bağlı gelişen radyonekrozun, nüks ya da rezidü tümöral lezyondan ayrımında bilgisayar temelli yapay zekânın rolü

The role of computer-based artificial intelligence in distinguishing treatment-related radiation necrosis from recurrent or residual tumoral lesions in high-grade gliomas

PDF İndir

  1. Tez No: 910663
  2. Yazar: İBRAHİM ALTINDAŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL ÖZER
  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: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Amaç: Gliomlar, primer malign beyin tümörlerinin büyük bir çoğunluğunu oluşturan kötü huylu tümörlerdir. Yüksek dereceli gliom vakalarında sıkça mikrovasküler proliferasyon gözlenir ve buna eşlik eden kan-beyin bariyerinin zarar görmesi post- kontrast T1 ağırlıklı manyetik rezonans görüntülemede (MRG) kontrastlanma olarak izlenir. Gelişmiş tedavi yöntemleri arasında cerrahi rezeksiyon sonrası RT ve adjuvan KT bulunmaktadır. Ancak, tedavi yanıtını değerlendirmede geleneksel MRG, özellikle tedaviye bağlı değişiklikler (TİD) olarak da adlandırılan psödoprogresyon ve radyasyon nekrozu gibi durumlarda tanıda yetersiz kalabilir. MR perfüzyon görüntülerini de içeren multiparametrik MRG kullanımıyla TİD' in radyolojik tanısında daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Son yıllarda, gliom tedavi yanıtını değerlendirmek için MRG verilerini kullanan bir dizi yapay zekâ algoritması geliştirilmiştir. Bu çalışmada kemoradyoterapi (KRT) sonrası yeni gelişimli kontrastlanan lezyonu olan YDG hastalarında tedavi yanının değerlendirilmesinde denetimsiz derin öğrenme metodu ile elde edilen vasküler heterojenite ve MR perfüzyon parametrelerinin tanısal katkısını göstermeyi amaçladık. Gereç ve Yöntem: Ocak 2017- Ağustos 2023 tarihleri arasında, Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi PACS sistemindeki kraniyal tümör protokollü MRG' ler retrospektif olarak tarandı. Çalışmaya histopatolojik tanısı Astrositom, IDH- mutant, DSÖ Grade 3- 4 olan 18 hasta ve glioblastom, IDH wild tip olan 61 hasta dahil edildi. KRT sonrası yapılan histopatolojik veya klinik-radyolojik değerlendirme sonuçlarına göre, bu hastaların 32' sine TİD tanısı, 47' sine ise rekürrens tanısı konuldu. Şüpheli lezyon tespit edilen hastaların takip MR görüntülerindeki kontrastsız ve post- kontrast T1AG, T2AG, MRP, FLAIR serileri yapay zekâ programına yüklendi. Programın hemodinamik doku işaretleme servisinde önce kontrastlanan tümör, ödem ve kontrastlanmayan nekroz alanları belirlendi. İkinci aşamada MRP verileri de kullanılarak lezyon, yüksek anjiyogenik tümör (HAT), düşük anjiyogenik tümör (DAT), infiltre periferal ödem (İPÖ) ve vazojenik periferal ödem (VPÖ) habitatlarına ayrıldı. Ardından, her bir segment ve habitat için hacimsel yüzde oranları, CBV, CBF, MTT verileri elde edildi. Verilerin rekürrens ve TİD tanıları arasındaki değişiminin istatistiksel analizi IBM SPSS Statistics 21.0 paket programında gerçekleştirildi. Sürekli sayısal değişkenlerin dağılımı Shapiro-Wilk testi ile kontrol edildi. Cinsiyet ve tedavi yanıtı sayı ve yüzde biçiminde sunuldu. Yaş ve yapay zekâ uygulamasıyla elde edilen parametrelerin değerleri ortalama ± standart sapma şeklinde gösterildi. Yapay zekâ programından elde edilen perfüzyon parametrelerinin anlamlı farklılık gösterip göstermediği Mann-Whitney U testi ile karşılaştırıldı. Receiver operating characteristic (ROC) analizi ile tanısal performans hesaplandı. ROC analizi sonuçları istatistiksel olarak anlamlı kabul edilirse Youden indeksi kullanılarak optimal kesme değerleri belirlendi. Sensitivite, spesifite, PPV, NPV ve doğruluk hesaplandı. Aksi belirtilmedikçe p

Özet (Çeviri)

Objective: Gliomas are malignant tumors that constitute a significant majority of primary brain tumors. In cases of high-grade gliomas, microvascular proliferation is commonly observed, and the accompanying disruption of the blood-brain barrier is visualized as contrast enhancement on contrast-enhanced T1-weighted (CE-T1) magnetic resonance imaging (MRI). Advanced treatment methods include postoperative radiotherapy and adjuvant chemotherapy following surgical resection. However, traditional MRI may prove insufficient in evaluating treatment responses, particularly in cases involving treatment-related changes (TRCs) such as pseudoprogression and radiation necrosis. The use of multiparametric MRI, including MR perfusion images, has yielded more successful results. In recent years, a variety of Artificial Intelligence (AI) algorithms utilizing MRI data have been developed to assess glioma treatment responses. In this study, we aimed to demonstrate the diagnostic contribution of vascular heterogeneity and MR perfusion parameters obtained through an unsupervised deep learning method in evaluating the treatment response in patients with high grade glioma who had newly appearing contrast-enhanced lesions after chemoradiotherapy. Material and Method: Between January 1, 2017, and August 1, 2023, cranial tumor protocol MRIs within the Selçuk University Faculty of Medicine PACS system were retrospectively screened. The study included 18 patients diagnosed with grade 3-4 astrocytoma, IDH- mutant and 61 patients diagnosed with glioblastoma, IDH- wild type based on histopathological findings. Following histopathological or clinical-radiological evaluations after chemoradiotherapy, 32 patients were diagnosed with treatment-related changes (TRC), and 47 were diagnosed with progression. MR images of patients with suspected lesions, including T1-weighted post-contrast (T1AG), T2-weighted (T2AG), MR perfusion (MRP), and FLAIR sequences, were uploaded to the artificial intelligence system for further analysis. In the hemodynamic tissue signature (HTS) service of the program, contrast-enhancing tumor, edema, and non-enhancing necrosis areas were initially identified. In the second HTS process, using MRP data, the lesion was further segmented into high-angiogenic, low-angiogenic, infiltrative peripheral edema, and vasogenic peripheral edema habitats. Subsequently, volumetric percentages, as well as CBV, CBF, and MTT data, were obtained for each segment and habitat. Statistical analysis of the data's changes between progression and TRC was performed using IBM SPSS Statistics 21.0. The distribution of continuous numerical variables was assessed using the Shapiro-Wilk test. Gender and treatment response were presented in numerical and percentage format. The values of age and parameters obtained through the artificial intelligence application were presented as mean ± standard deviation. The perfusion parameters obtained from the application were compared for significant differences using the Mann-Whitney U test. Diagnostic performance was calculated using Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis. Optimal cut-off values were determined using the Youden index if the ROC analysis results were statistically significant. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and accuracy were calculated. Unless otherwise stated, results were considered statistically significant for p < 0,05. Results: According to the results of this study, significant differences were observed in volumetric percentages and perfusion values (CBV, CBF, MTT) of HTS habitat types (HAT, LAT, IPE, VPE) and morphological segmentation areas in patients diagnosed with TRC and progression. CBV and CBF values showed significant changes in all habitats, particularly in the contrast-enhanced tumor and edema areas. Volumetric values differed significantly in areas other than the edema zone. In all HTS habitats, there were significant differences in volumetric (%) ratios, CBV, and CBF values between patients diagnosed with TRC and progression. These values demonstrate acceptable, good, and very good diagnostic performance. The highest AUC among HTS habitats was obtained in the volumetric analysis of the HAT area (AUC: 0,815; 95% CI: 0,720-0,911). When the percentage ratio of LAT to intracranial volume was determined to be 0,4% and above, sensitivity and specificity values were obtained as 78,7% and 78,1%, respectively (p

Benzer Tezler

  1. Tez No

    791071

    Makrofaj siglec-10 – CD24 tümör 'beni yeme' sinyalinin 12e9 monoklonal antikoru ile immunoterapötik hedeflenmesi

    Immunotherapeutic targeting of macrophage siglec10- tumor CD24 'DON'T EAT ME' signalling by 12E9 monoclonal antibody

    SEBİHA ESRA KOÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Tıbbi BiyolojiAnkara Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASUMAN SUNGUROĞLU

  2. Tez No

    842778

    Developing novel targeted therapies towards high grade glioma (HGG) by using omics data integration approaches

    Omics veri entegrasyon yaklaşımlarını kullanarak yüksek dereceli gliomaya (HGG) yönelik yeni hedefli tedavilerin geliştirilmesi

    FADİME ÖZTOPRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Genom Bilimleri ve Moleküler Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ OKTAY

    DOÇ. DR. ZERRİN IŞIK

  3. Tez No

    757202

    Yüksek dereceli gliomlarda invazyon belirteçlerinin ekspresyonunun ve klinik öneminin araştırılması

    Investigation of the expression of invasion markers and clinical significance of invasion markers in highgrade gliomas

    YENER AKTÜRK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    NöroşirürjiTrakya Üniversitesi

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BANU TÜTÜNCÜLER

  4. Tez No

    610530

    Primer glial tümörlerde düşük ve yüksek dereceli ayrımında konvansiyonel MR ve ileri MR tetkiklerinin karakteristiklerinin değerlendirilerek; histopatolojik derece ile korelasyonunun araştırılması

    The use of conventional and advanced MRI techniques in evaluation of low- and high grade primary glial tumor in correlation to their histopathological characteristics

    SELİM ŞEKER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    NöroşirürjiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAMER ALTAY

  5. Tez No

    163369

    Yüksek dereceli nüks gliomlarda radyoterapi sonrası nüks zamanı ile kurtarma kemoterapisinin sağkalım sonuçlarının ilişkisi

    Evaluating the time to recurrence after radiotherapy for the recurrent high grade glioma receiving salvage temozolomide chemotherapy

    EVRİM TEZCANLI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    OnkolojiMarmara Üniversitesi

    Radyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. UFUK ABACIOĞLU

Geri Dön