Geri Dön

Multipl skleroz ve diğer beyaz cevher lezyonlarının ayırıcı tanısında 3 tesla manyetik rezonans difüzyon ağırlıklı görüntülerin tanıya katkısının değerlendirilmesi

Evaluation of the contribution of 3 tesla magnetic resonance diffusion weighted imaging in the differential diagnosis of multiple sclerosis and other white matter lesions

PDF İndir

  1. Tez No: 939453
  2. Yazar: CİHAT PINARCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET CEM ÇALLI
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Amaç: Multipl skleroz (MS) ile vasküler kökenli ve nonspesifik beyaz cevher lezyonları nadiren karışmakta olup benzer yaş gruplarında görüldüklerinde ayırıcı tanıda zorluklara yol açabilmektedir. MS tanısı, klinik bulgular ve manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ile konulsa da yanlış tanılar gereksiz ve hatalı tedavilere neden olabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, MS ve beyaz cevherin diğer hiperintens lezyonlarının ayırıcı tanısında, 3 Tesla MR difüzyon ağırlıklı görüntüleme (DAG) kullanılarak b1000 değerli serilerde lezyon parlaklaşmasının tanıya katkısını değerlendirmek, ayırıcı tanıda kullanılabilecek kantitatif sinyal intensite oranlarını belirlemek ve ADC değerlerinin ayırıcı tanıdaki rolünü araştırmaktır. MS'te doku bütünlüğünün nasıl etkilendiğini ve hastalığın seyrini öngörebilecek görüntüleme bulgularını ortaya koyarak tanı ve takip süreçlerini daha güvenilir hale getirmek amaçlanmaktadır. Gereç ve Yöntem: Retrospektif olarak planlanan bu çalışmada, Ege Üniversitesi Hastanesi Radyoloji Anabilim Dalı'nda 2016-2024 yılları arasında, 3 Tesla MR cihazında görüntüleri bulunan relapsing-remitting MS tanılı 160 olgu (448 lezyon) ve vasküler kökenli veya nonspesifik hiperintens beyaz cevher lezyonları bulunan 178 olgu (468 lezyon) üzerinde değerlendirmeler gerçekleştirilmiştir. Hasta gruplarında T2A ve DAG-b1000 görüntülerde lezyon sayıları kategorize edildikten sonra her hasta için görsel olarak en parlak 3 lezyondan ölçümler yapılmıştır. DAG-b1000 görüntülerde görsel olarak lezyon parlaklığı komşu beyaz cevhere göre izointens ya da hiperintens olarak sınıflandırılmış, ardından lezyon b1000 sinyal intensite ve ADC değeri ölçülmüştür. Karşı hemisfer beyaz cevheri, normal görünen frontal beyaz cevher ve talamus referans olarak kullanılarak sinyal intensite ve ADC oranları hesaplanmıştır. Bu veriler kullanılarak lezyon ve hasta düzeyinde ayrı ayrı analizler gerçekleştirilmiştir. Bulgular: DAG-b1000 görüntülerde RRMS tanılı olgularda ölçülen lezyonların %86,4'ü, MS dışı olgularda ölçülen lezyonların %32,1'i komşu beyaz cevhere göre hiperintens izlenmiştir. MS olgularının %7,5'inde (n=12) ve MS dışı olguların %50,6'sında (n=90) DAG-b1000 görüntülerde hiperintens lezyon saptanmamıştır. Karşı hemisfer sinyal intensite oranına (optimal kesim değeri 1,174) göre ROC eğrisi altında kalan alan (AUC) 0,868 olup, %95 güven aralığı 0,844 ile 0,891 arasında bulunmuştur. Lezyon düzeyinde oluşturulan modelde, lezyon DAG-b1000 hiperintensitesi, karşı hemisfer ve normal görünün beyaz cevher (NGBC) sinyal intensite oranlarına göre sensitivite %82,4, spesifite %79,5 ve genel doğruluk %80,9 olarak saptanmıştır. Hasta düzeyinde oluşturulan modelde ise DAG-b1000 hiperintens lezyon sayısı, hasta b1000/NGBC Sİ oranı ve hasta b1000/talamus Sİ oranı kullanılmış olup, sensitivite %79,4, spesifite %81,5 ve genel doğruluk %80,5 olarak hesaplanmıştır. Sonuç: Multipl skleroz lezyonları, DAG-b1000 görüntülerde MS dışı lezyonlara kıyasla daha parlak izlenmektedir. Bu özelliğiyle difüzyon ağırlıklı görüntüleme, multipl skleroz ile beyaz cevherin diğer hiperintens lezyonlarının ayırıcı tanısında yüksek doğruluk oranları sunmakta ve klinik kullanımı destekleyen önemli bulgular sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Objective: Multiple sclerosis (MS) and white matter lesions of presumed vascular origin or nonspecific white matter lesions may occasionally be confused, especially when they appear in similar age groups, leading to challenges in differential diagnosis. Although MS diagnosis is based on clinical findings and magnetic resonance imaging (MRI), misdiagnoses can result in unnecessary and erroneous treatments. This study aims to evaluate the contribution of lesion hyperintensity on b1000 sequences obtained via 3 Tesla MR diffusion-weighted imaging (DWI) to the differential diagnosis of MS and other hyperintense white matter lesions. Additionally, it seeks to determine quantitative signal intensity ratios that may aid in differential diagnosis and investigate the role of apparent diffusion coefficient (ADC) values. By assessing how tissue integrity is affected in MS and identifying imaging findings that may predict disease progression, the study aims to enhance the reliability of diagnostic and follow-up processes. Materials and Methods: This retrospective, single-center study was conducted at the Department of Radiology, Ege University Hospital, between 2016 and 2024. It included 160 patients diagnosed with relapsing-remitting MS (448 lesions) and 178 patients (468 lesions) with vascular or nonspecific hyperintense white matter lesions whose images were obtained using a 3 Tesla MR scanner. Lesion counts in T2-weighted and DWI-b1000 sequences were categorized, and measurements were taken from the three visually brightest lesions in each patient. Lesion brightness on DWI-b1000 sequences was visually classified as either isointense or hyperintense relative to adjacent white matter. Subsequently, lesion b1000 signal intensity and ADC values were measured. Reference regions, including contralateral white matter, normal-appearing frontal white matter, and the thalamus, were used to calculate signal intensity and ADC ratios. These data were analyzed separately at both lesion and patient levels. Results: 86.4% of the lesions measured in RRMS patients and 32.1% of the lesions measured in Non-MS patients were hyperintense relative to adjacent white matter on DWI-b1000 images. Hyperintense lesions were absent in 7.5% (n=12) of MS patients and 50.6% (n=90) of Non-MS patients on DWI-b1000 sequences. The area under the ROC curve (AUC) for the contralateral hemisphere signal intensity ratio (optimal cutoff value 1.174) was found to be 0.868, with a 95% confidence interval of 0.844–0.891. In the lesion-level model, sensitivity, specificity, and overall accuracy were determined as 82.4%, 79.5%, and 80.9%, respectively, based on lesion DWI-b1000 hyperintensity, contralateral hemisphere, and normal-appearing white matter (NAWM) signal intensity ratios. In the patient-level model, the number of hyperintense lesions on DWI-b1000, patient b1000/NAWM signal intensity ratio, and patient b1000/thalamus signal intensity ratio were used, yielding a sensitivity of 79.4%, specificity of 81.5%, and overall accuracy of 80.5%. Conclusion: Multiple sclerosis lesions appear brighter on DWI-b1000 images compared to Non-MS lesions. With this characteristic, diffusion-weighted imaging provides high accuracy in differentiating multiple sclerosis from other hyperintense white matter lesions and offers significant findings that support its clinical use.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    785682

    Deep learning approaches for multiple sclerosis lesion segmentation using multi-sequence 3D MR images

    Çok sekanslı 3B MR görüntüleri kullanılarak multiple skleroz lezyon bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları

    BEYTULLAH SARICA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  2. Tez No

    703131

    Santral sinir sisteminin multiple skleroz dışı inflamatuar demiyelinizan hastalıklarında görüntüleme bulguları

    Imaging findings in inflammatory demyelinating diseases of the central nervous system other than multiple sclerosis

    ISMAYIL MIRZAFARLI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Radyoloji ve Nükleer TıpEge Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER KİTİŞ

  3. Tez No

    409752

    Multiple sclerosis (MS) hastalığının erken teşhisi için manyetik rezonans (MR) görüntülerinin otomatik segmentasyonu

    Automatic segmentaion of multiple sclerosis disiese (MS) from magnetic rezonans images (MRI) for early detection

    CAN KİRAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

  4. Tez No

    727009

    Beynin beyaz cevher bölgesindeki yüksek yoğunluklu alanların oluşum ve yayılımına yönelik uzman sistem tasarımı ve gerçeklenmesi

    Expert system design and implementation for the occurrence and spread of hyperintense areas in the white matter region of the brain

    İZZET ÖZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEKİR TEVFİK AKGÜN

  5. Tez No

    784802

    Beyaz cevher hiperintensitelerinin derin öğrenme teknikleri kullanılarak beyin manyetik rezonans görüntülerinden otomatik tespiti

    Automatic detection of white matter hyperintensities using deep learning techniques on brain magnetic resonance images

    GÖKHAN UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE DANDIL

Geri Dön