Geri Dön

Meme kanseri moleküler subtip belirlenmesinde pyradiomics'in B mode us görüntülerde kullanımı

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 929727
  2. Yazar: HASAN SERMET
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞADİYE NURAY KADIOĞLU VOYVODA
  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: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: İstanbul Kartal Dr. Lütfi Kırdar Eğitim ve Araştırma Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

AMAÇ Bu çalışmada malign meme kanseri tanısı almış hastalarda ,Pyradiomics kullanılarak lezyonların 5'e ayırdığımız moleküler subtiplerine göre invazif yöntemlere başvurmadan tanı alıp alamayacağımız sorusuna yanıt aradık. GEREÇ Ocak 2020- Ağustos 2022 tarihleri arasında hastanemizin meme biriminde biyopsi yapılmış ve malign tanı almış hasta görüntüleri retrospektif olarak PACS sistemindeki görüntülerden tarandı ve analiz edildi. ITK-SNAP programına uygunluk sağlan tek kesit DICOM formatıda olan görüntüler manuel olarak segmente edildi. Pyradiomics version 2.2 kullanılarak analizi sağlanan görüntülerin first-order ve second-order texture analiz parametreleri SPSS programında analiz edilip ROC eğrileri çizildi. Ayrıca gri-skala bulgularına bakılarak ek analizler gerçekleştirildi. BULGULAR Gerçekleştirilen multivaryasyonel ROC analizleri ve istatistiksel çalışmalar sonucunda Kurtosis, Range, Maximum, Variance, Depence Non Uniformity, Zone Variance, Coarseness ve Gray Level Non-Uniformity p değerlerinin 0,05 değerinden küçük bulunması sebebi ile moleküler subtiplemede yeri olabileceği saptanmıştır. SONUÇ Ultrason görüntüleri ve Pyradiomics kullanılarak yapılan analizler ile sonografik olarak insan gözünün ayırt edemeyeceği tekstür parametreleri ile meme malignitelerinin moleküler subtiplendirilmesi mümkün olabilir. Gelecekteki araştırmalar, daha geniş veri kümeleri ve gelişmiş tekniklerle invazif işlemlere başvurmaksızın yapılabilme potansiyeline sahip olacaktır.

Özet (Çeviri)

OBJECTIVE In this study, we sought an answer to the question of whether we can diagnose patients diagnosed with malignant breast cancer without resorting to invasive methods by using Pyradiomics, according to the molecular subtypes of the lesions, which we divided into 5. MATERİALS AND METHODS Images of patients who underwent biopsy and were diagnosed with malignancy in the breast unit of our hospital between January 2020 and August 2022 were retrospectively scanned and analyzed from the images in the PACS system. The only images in DICOM format that were suitable for the ITK-SNAP program were segmented manually. The images analyzed using Pyradiomics version 2.2 and the first-order and second-order texture analysis parameters were obtained and in the SPSS program and ROC curves were drawn. Additionally, further analyzes were carried out by looking at the gray-scale findings. RESULTS As a result of multivariational ROC analyzes and statistical studies, it was determined that Kurtosis, Range, Maximum, Variance, Depence Non-Uniformity, Zone Variance, Coarseness and Gray Level Non-Uniformity p values were found to be less than 0.05, so they could have a place in molecular subtyping. CONCLUSİON With analyzes using ultrasound images and Pyradiomics, it may be possible to molecularly subtype breast malignancies with texture parameters that cannot be distinguished by the human eye. Future researches will have the potential to be conducted with larger data sets and advanced techniques without resorting to invasive procedures.

Benzer Tezler

  1. Meme kanserinde pozitron emisyon tomografisi (PET/MR) ile aksiller lenf nodu durumunun belirlenmesinde Ki-67 değerinin yeri

    The role of Ki-67 value in determining axillary LYMPH node status in breast cancer by positron emission tomography (PET/MR)

    HAKAN CEM YILMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Genel CerrahiGazi Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN KURUKAHVECİOĞLU

  2. Meme kanserinin mamografik görünümü ile tümörün patolojik karakteristikleri arasındaki ilişkinin araştırılması

    Investigation of the relationship between the mammographic appearance of breast cancer and the pathological characteristics of the tumor

    MEHMET DURMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpSüleyman Demirel Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELTEM ÇETİN

  3. Meme kanseri moleküler subtiplerinin ultrasonografik, mamografik ve patolojik özelliklerinin aksiller lenf nodu metastazı ile ilişkisi

    Relationship between ultrasonographic, mammographic and pathological characteristics of breast cancer molecular subtypes and axillary lymph node metastasis

    ENGİN SARI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EDA ELVERİCİ

  4. Dinamik kontrastlı meme MR görüntülemede radyomiks analizleri ve yapay zeka kullanılmasıyla meme kanseri subtiplerinin belirlenmesi

    Determination of breast cancer subtypes using radiomics analyses and artificial intelligence in dynamic contrast-enhanced breast MRI

    ÇAĞIN HÜRYOL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKDOĞAN GEMİCİ

  5. Meme kanseri moleküler genetik alt sınıflarının ≤35 ve >35 yaş kadınlarda karşılaştırılması

    The comparison of molecular subtypes of breast cancer in women age ≤35 and >35

    HATİCE ÖZIŞIK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    OnkolojiEge Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞAZİYE BURÇAK KARACA