Tüberküloz lezyonlarının değerlendirilmesinde pet parametreleri ve FDG PET/BT radyomiklerinin rolü
Clinical significance of FDG PET/BT parameters and radiomics in the evaluation of tuberculosis lesions
- Tez No: 943189
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ SARIKAYA
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Tüberkülozun klasik tanı yöntemleri bazı hasta gruplarında yetersiz kalmakta, bu da ampirik tedaviye başvurulmasına yol açmaktadır. Bu çalışmada, Flor18-Florodeoksiglukoz Pozitron Emisyon Tomografisi/Bilgisayarlı Tomografi görüntülemesi ile elde edilen radyomik verilerin Tüberküloz ve malign akciğer lezyonları (adenokarsinom ve skuamöz hücreli karsinom) ayrımındaki tanısal rolü araştırılmış, ayrıca ampirik tedavi sonrası tanı konulan vakalar ile klasik yöntemlerle tanı alan olgular karşılaştırılmıştır. 2014–2019 yılları arasında Flor18-Florodeoksiglukoz Pozitron Emisyon Tomografisi/Bilgisayarlı Tomografi incelemesi yapılmış olan toplam 102 hasta retrospektif olarak incelenmiştir. Hastalar ampirik tedavi sonrası tanı doğrulanan Tüberküloz (n=27), klasik yöntemlerle tanısı konulmuş Tüberküloz (n=28), akciğer adenokarsinomu (n=20) ve skuamöz hücreli karsinom (n=27) olmak üzere dört gruba ayrılmıştır. 'Local Image Feature Extraction' yazılımı ile radyomik parametreler elde edilmiş, bu verilerden anlamlı bulunanlar üzerinden Python tabanlı makine öğrenimi modelleri geliştirilmiştir. Analizlerde, özellikle morfolojik, yoğunluk temelli ve tekstürel parametrelerde istatistiksel olarak anlamlı farklar saptanmıştır. Elde edilen verilerle geliştirilen makine öğrenmesi modelleri Tüberküloz ve malignite ayrımında yüksek doğruluk oranlarına ulaşmış; en iyi modelde 'Area Under the Curve' değeri 0.95 olarak hesaplanmıştır. Grup 1 ile Grup 2'nin ayırımında ise 'Extreme Gradient Boosting'algoritması en yüksek duyarlılığı sağlamıştır. Bu çalışma, Bu çalışma, radyomik analizlerin lezyonların yapısal özelliklerini nicel olarak değerlendirdiğini ve özellikle tanısı zor tüberküloz vakalarında tanıya anlamlı katkı sağladığını ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Conventional diagnostic methods for tuberculosis may be insufficient in certain patient groups, leading to the initiation of empirical treatment. This study aimed to investigate the diagnostic value of radiomic features extracted from Fluorine-18 Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography / Computed Tomography imaging in differentiating from malignant lung lesions (adenocarcinoma and squamous cell carcinoma), and to compare empirically treated tuberculosis cases with microbiologically/histopathologically confirmed tuberculosis cases. A total of 102 patients who underwent Fluorine-18 Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography / Computed Tomography between 2014 and 2019 were retrospectively evaluated. Patients were categorized into four groups: empirically treated tuberculosis with confirmed response (n=27), Tuberculosis diagnosed by conventional methods (n=28), lung adenocarcinoma (n=20), and squamous cell carcinoma (n=27). Radiomic features were extracted using Local Image Feature Extraction software, and statistically significant parameters were used to develop Python-based machine learning models. The analysis revealed statistically significant differences particularly in morphological, intensity-based, and textural parameters. Machine learning models trained with these features achieved high accuracy in differentiating tuberculosis from malignancy, with the best model reaching an Area Under the Curve of 0.95. In the classification between Group 1 and Group 2, the Extreme Gradient Boosting algorithm demonstrated the highest sensitivity. This study demonstrated that radiomic analysis quantitatively evaluates the structural characteristics of lesions and provides significant diagnostic contribution, particularly in tuberculosis cases that are difficult to diagnose.
Benzer Tezler
- Bir CM 'den büyük pulmoner lezyonların tanısında FDG PET/BT'nin rolü
The diagnostic role of FDG PET/CT in pulmonary lesions larger than 1 CM
HASAN DENİZ DEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Radyoloji ve Nükleer TıpGaziantep ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SABRİ ZENCİRKESER
- Endobronşial ultrasonografi ekoik görüntüleri ile mediastinal patolojilere tanısal yaklaşım
Diagnostic approach to mediastinal pathologies with echoic features of endobronchial ultrasound images
NESLİHAN ÖZÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
Göğüs HastalıklarıKaradeniz Teknik ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YASİN ABUL
- Enflamatuar lezyonların değerlendirilmesinde Tc-99 m HMPAO ile işaretli lökosit sintigrafisinin yeri
Başlık çevirisi yok
ZEYNEP BURAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1992
Radyoloji ve Nükleer TıpEge ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYAL ÖZKILIÇ
- Malign plevral mezotelyomada akciğerlerin değerlendirilmesinde 3 yöntemin (YRBT, spirometri, KEP) karşılaştırılması
The comparison of three methods (HRCT, spyrometry, CEP) in the assesment of lungs in malign pleural mesothelioma
ABDULLAH ÇETİN TANRIKULU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Göğüs HastalıklarıDicle ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları ve Tüberküloz Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ABDURRAHMAN ŞENYİĞİT
- Memenin kronik granülomatöz hastalıklarının değerlendirilmesinde MRG incelemenin tanı ve tedaviye katkılarının araştırılması
Başlık çevirisi yok
ESMA AKTUFAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ ÖZGÜR KILIÇKESMEZ