Larenks kanseri hastalarında 18F-FDG PET-BT görüntülemede kullanılan radiomiks özelliklerinin lenf nodu evrelemede klinik rolü ve katkısı
The clinical role and contribution of radiomics features in lymph node staging in patients with laryngeal cancer using 18F-FDG PET-BT imaging
- Tez No: 920386
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE GÖKNUR IŞIK
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Çalışmamızda, larenks kanseri hastalarında, 18F-FDG PET-BT görüntülerinden elde edilen radiomiks özelliklerin, lenf nodu evrelemesinde klinik rolü ve katkısını belirlemek amaçlanmıştır. Elde edilen radiomiks özelliklerin, metastatik lenf nodlarını tespitindeki doğruluğunu değerlendirmek ve makine öğrenmesi modelleri ile bu doğruluğu iyileştirmek hedeflemiştir. Gereç ve Yöntem: Çalışmamıza, larenks kanseri tanısıyla evreleme amaçlı 18F-FDG PET- BT görüntülemesi yapılan 205 hastadan elde edilen 706 servikal lenf nodu dahil edilmiştir. Manuel segmentasyon yöntemiyle 18F-FDG PET-BT görüntülerinden elde edilen 125 radiomiks özelliği içinden önem katsayısı en yüksek sekiz temel radiomiks özelliği çıkarılmıştır. Bu özellikler, Gradyan Güçlendirme, Zayıf Gradyan Güçlendirme, Lojistik Regresyon ve Random Forest gibi makine öğrenmesi modelleri kullanılarak analiz edilmiştir. Modellerin performansları doğruluk, kesinlik (precision), AUC ve diğer istatistiksel parametrelerle karşılaştırılmıştır. Ayrıca, radiomiks modellerin klinik uygulama potansiyeli değerlendirilmiştir. Bulgular: Çalışmaya katılan hastaların %91,7'si erkek olup ortanca yaş 64'tür. Primer tümör yerleşimi %54,1 glottik, %43,4 supraglottik ve %2,4 subglottik olarak bulunmuştur. PET/BT analizinde histopatolojik olarak doğrulanan toplam 228 metastatik lenf nodu tespit edilmiştir. SUVmax ortalaması metastatik ve benign lenf nodlarında sırası ile 9,6 ve 2,1 bulunmuştur (p <0.001). Ayrıca %87,2 duyarlılık ve %88,9 özgüllük ile SUVmax cut-off değeri 2,7 olarak belirlenmiştir. Gradyan Güçlendirme modeli, metastatik lenf nodlarını tespitinde %86 doğruluk, %86,3 pozitif prediktif değer ve 0,87 AUC değeri ile en iyi sonuçları vermiştir. Diğer modellerle karşılaştırıldığında, Zayıf Gradyan Güçlendirme modeli %85,8 doğruluk, Lojistik Regresyon %85,2 doğruluk ve Random Forest modeli %84,8 doğruluk oranlarına ulaşmıştır. 18F-FDG PET-BT görüntülerinin okuyucu bazlı klasik değerlendirilmesiyle %93 duyarlılık, %84,1 özgüllük, %73,6 PPV, %96,2 NPV ve %87 doğruluk oranları elde edilmiştir. Sonuç: Larenks kanseri hastalarında radiomiks özelliklerin lenf nodu evrelemesinde klinik anlamlı bir katkı sunduğu görülmüştür. Gradyan Güçlendirme modeli, yüksek doğruluğu ve klinik uygulanabilirliğiyle öne çıkmıştır. Bu çalışma, radiomiks analizin lenf nodu metastazlarını öngörmede etkili bir araç olabileceğini ve klinik karar destek sistemlerine entegre edilme potansiyelini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Objective: This study aimed to evaluate the clinical role and contribution of radiomics features extracted from 18F-FDG PET/CT images in lymph node staging of laryngeal cancer patients. Additionally, it sought to assess the accuracy of these radiomics features in detecting metastatic lymph nodes and to enhance this accuracy using machine learning models. Materials and Methods: A total of 706 cervical lymph nodes obtained from 205 laryngeal cancer patients who underwent 18F-FDG PET-CT imaging for staging purposes were included in the study. From these images, 125 radiomics features were extracted using manual segmentation. The eight most significant radiomics features, based on their importance scores, were selected for analysis. Machine learning models, including Gradient Boosting, Weak Gradient Boosting, Logistic Regression, and Random Forest, were employed to evaluate the features. The models' performance was compared using accuracy, precision (positive predictive value-PPV), AUC, and other statistical metrics. Additionally, the potential for clinical application of the radiomics models was assessed. Results: Of the patients included in the study, 91.7% were male, with a median age of 64 years. The primary tumor locations were 54.1% glottic, 43.4% supraglottic, and 2.4% subglottic. Histopathological analysis identified a total of 228 metastatic lymph nodes. The mean SUVmax values for metastatic and benign lymph nodes were 5.3 and 2.1, respectively (p <0.001). A cut-off value of 2.7 for SUVmax was determined, yielding 87.2% sensitivity and 88.9% specificity. The Gradient Boosting model demonstrated the best performance in detecting metastatic lymph nodes, achieving an accuracy of 86%, a positive predictive value (PPV) of 86.3%, and an area under the curve (AUC) of 0.87. In comparison with other models, the Weak Gradient Boosting model achieved an accuracy of 85.8%, Logistic Regression 85.2%, and the Random Forest model 84.8%. Furthermore, the reader-based classical evaluation of 1818F-FDG PET-CT images resulted in a sensitivity of 93%, specificity of 84.1%, PPV of 73.6%, NPV of 96.2%, and an accuracy of 87%. Conclusion: Radiomics features provide clinically significant contributions to lymph node staging in laryngeal cancer patients. The Gradient Boosting model stood out with its high accuracy and clinical applicability. This study demonstrates that radiomics analysis could be an effective tool for predicting lymph node metastasis and has the potential to be integrated into clinical decision support systems.
Benzer Tezler
- Tümör dokusunu infiltre eden lenfositlerin monoklonal antikorlar ve immünohistolojik tekniklerle incelenmesi
Başlık çevirisi yok
ZAHİDE İBRAHİMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
OnkolojiHacettepe ÜniversitesiTemel Onkoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEVKET RUACAN
- Yatarak tedavi gören 330 tüberküloz hastasının retrospektif değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
TEVFİK KORAL HOCA
- Total larenjektami piyeslerinde larenks kanseri yayılımının histopatolojik olarak araştırılması
Başlık çevirisi yok
FERHAN ÖZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1989
Onkolojiİstanbul ÜniversitesiKulak, Burun, Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Larenks kanserlerinde tümör markerler
Başlık çevirisi yok
ERHUN ŞERBETÇİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1988
Kulak Burun ve Boğazİstanbul ÜniversitesiKulak, Burun, Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDAT KATIRCIOĞLU