Geri Dön

Meme kanseri hastalarında mamografi texture analizinin patolojik subtip, tanı anında aksiller ve sistemik metastazı ön görmede değeri

The prognostic value of mammographic texture analysis in predicting pathological subtype, axillary and systemic metastasis at the time of diagnosis in breast cancer patients

PDF İndir

  1. Tez No: 943413
  2. Yazar: ŞAHAP TÖRENEK
  3. Danışmanlar: UZMAN ZEHRA SUMRU COŞAR, PROF. DR. NAZAN BOZDOĞAN
  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: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Onkoloji Eğitim ve Araştırma Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 187

Özet

Amaç: Bu çalışmada meme kanseri taramasında standart yöntem mamografi (MG) görüntüleri texture analiz verileri ile meme kanseri hastalarında prognostik faktörleri ön görmede tanısal değerini araştırmak amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Preoperatif tarama MG sinde BI-RADS 5 spiküle lezyon tespit edilen, hastanemizde meme kanseri tanısı almış 233 hasta retrospektif olarak çalışmaya dahil edildi. MG mediolateraloblik (MLO) grafi görüntüleri DICOM formatında indirilerek, karşılığında hiçbir ücret ödenmeden Local Image Features Extraction (LIFEx) 7.6.0 yazılımı kullanılarak lezyon, lezyona 5mm genişlikte komşu alan (perilezyon) ve lezyon ile perilezyon alanlarının segmentasyon işlemi yapıldı. Elde edilen parametreler ile hormon reseptör durumu, HER-2 ekspresyonu, Ki-67 proliferasyon indeksi, stromal ve peritümoral tümör infiltre eden lenfosit (TIL) oranı, tümör derecesi, tümör moleküler alt tipi, aksiller, kemik ve sistemik metastaz durumu arasındaki ilişki değerlendirildi. LASSO regresyon yöntemi kullanılarak bu parametreler ile istatistiksel olarak en yüksek düzeyde bağlantılı olan radyomik değişkenleri belirlendi. Belirlenen uygun radyomik parametreleri kullanılarak lojistik regresyon modelleri oluşturuldu. ROC (Receiver Operating Characteristic) analizi kullanılarak oluşturulan modellerin AUC (eğri altında kalan alan) değerleri ve tanı performansları (duyarlılık, özgüllük ve doğruluk) hesaplandı Bulgular: Çalışmamıza dahil olma kriterlerini karşılayan 233 kadın meme kanseri hastası dahil edilmiştir. Hastaların %64,4'ünde lenf nodu tutulumu pozitif, %41,2'sinin tümör grade derecesi yüksek (III) olup büyük çoğunluğu (%90,1) lüminal moleküler alt grupta yer almaktadır. Metastatik 34 hastada (%14.6) lezyonların 27'si (%11,6) kemik yerleşimlidir. Kemik metastazı varlığını değerlendirmede yapılan çok değişkenli lojistik regresyon analizine göre kemik metastazı varlığını en iyi açıklayan modelin lezyon ile birlikte perilezyon alanından elde edildiği saptandı. Lezyon ile birlikte perilezyon alanı modeli AUC değeri 0,805 olarak hesaplanırken; modelin duyarlılık, özgüllük ve doğruluk oranı sırasıyla %88,9; %65,5 ve %70 olarak hesaplandı. Aksiller lenf nodu metastaz durumunu değerlendirmek için yapılan çok değişkenli lojistik regresyon analizine göre lenf nodu tutulumunu en iyi açıklayan modelin lezyon alanından elde edildiği saptandı. Lezyon alanı modeli AUC değeri 0,771 olarak hesaplanırken; modelin duyarlılık, özgüllük ve doğruluk oranı sırasıyla %66,7; %78,3 ve %70,8 olarak hesaplandı. Yüksek grade tümör varlığını en iyi açıklayan modelin lezyon alanından (AUC: 0,679), non-lüminal tümör varlığını (AUC:0,729) ve sistemik metastaz varlığını (AUC:0,726) en iyi açıklayan modelin lezyon ile birlikte perilezyon alanından, elde edildiği saptandı. Sonuç: Bu çalışmada MG görüntülerinden noninvaziv texture analizi yöntemiyle meme kanseri hastalarında prognozu etkileyecek parametreler saptanmaya çalışıldı. Tanı anında MG görüntüleri tabanlı oluşturduğumuz modeller ile kemik metastazı başta olmak üzere, sistemik metastaz ve aksilller lenf nodu metastazı arasında istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edilmiştir. Bununla birlikte düşük- yüksek grade ve luminal tip ayrımında oluşturulan modellerle istatistiksel anlamlılık mevcuttu. Stromal ve perilezyon alanında yüksek-düşük TIL oranını oluşturulan modeller ile istatistiksel olarak anlamlı değerlendirildi. Bu alanlarda yapılacak çok merkezli çalışmalar ile meme kanseri hastalarında noninvaziv olarak prognostik faktörlerin, tanı anında aksiller, kemik ve veya sistemik metastazın varlığı öngörülebileceğini ve meme kanseri hastalarının yönetimine yeni bir bakış açısı kazandırabileceğini düşünmekteyiz.

Özet (Çeviri)

Objective: The aim of this study is to investigate the diagnostic value of mammography (MG) images combined with texture analysis data in predicting prognostic factors in breast cancer patients during routine screening. Materials and Methods: A total of 233 patients diagnosed with breast cancer at our hospital, who had preoperative screening mammograms with BI-RADS 5 spiculated lesions, were retrospectively included in the study. The MG mediolateral oblique (MLO) images were downloaded in DICOM format, and lesion segmentation, as well as 5mm-wide adjacent area (perilesion) and the lesion with perilesion areas, were performed using the Local Image Features Extraction (LIFEx) 7.6.0 software, free of charge.The relationship between the extracted parameters and various clinicopathological factors, including hormone receptor status, HER-2 expression, Ki-67 proliferation index, tumor-infiltrating lymphocytes (TIL) ratio in stromal and peritumoral areas, tumor grade, molecular subtype, as well as axillary, bone, and systemic metastasis status, was evaluated. LASSO regression analysis was used to determine the radiomic variables most statistically correlated with these parameters. Logistic regression models were constructed using the selected radiomics parameters. Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis was employed to calculate the Area Under the Curve (AUC) and diagnostic performance (sensitivity, specificity, and accuracy) of the models. Results: A total of 233 female breast cancer patients who met the inclusion criteria were enrolled. Among these patients, 64.4% had positive lymph node involvement, 41.2% had high-grade (III) tumors, and the majority (90.1%) were classified in the luminal molecular subtype. In the metastatic group, 34 patients (14.6%) had metastasis, with 27 of them (11.6%) showing bone metastasis. Multivariable logistic regression analysis for bone metastasis showed that the best model for predicting bone metastasis was obtained from the lesion and its perilesional area, with an AUC of 0.805, sensitivity of 88.9%, specificity of 65.5%, and accuracy of 70%. For axillary lymph node metastasis, the model based on the lesion area was found to be the best predictor, with an AUC of 0.771, sensitivity of 66.7%, specificity of 78.3%, and accuracy of 70.8%. The presence of high-grade tumors was best predicted by the lesion area model (AUC: 0.679), while the presence of non-luminal tumors (AUC: 0.729) and systemic metastasis (AUC: 0.726) were best predicted by the model including both the lesion and the perilesional area. Conclusion: In this study, we aimed to identify prognostic parameters influencing breast cancer prognosis through non-invasive texture analysis of MG images. Using models based on MG images, we obtained statistically significant results, particularly regarding bone metastasis, systemic metastasis, and axillary lymph node metastasis. Additionally, statistical significance was observed in distinguishing between low-high grade and luminal subtypes. We also found significant correlations in stromal and perilesional areas concerning TIL ratios. We believe that multi-center studies in these areas could provide new insights into predicting prognostic factors and the presence of axillary, bone, or systemic metastasis at the time of diagnosis, offering a novel approach to the management of breast cancer patients.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    845933

    The relationship between BRCA1, HER2, TP53 genes of breast cancer diagnostic

    Meme kanseri teşhisli kadınlarda BRCA1, HER2, TP53 genleri arasındaki ilişki: Musul, Irak'ta örnek bir çalışma

    RABAB ABDULJABBAR ABDULMAJEED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyolojiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IRMAK POLAT

    DOÇ. DR. MOZAHİM KASSİM AL-MALLAH

  2. Tez No

    844756

    Meme kanseri hastalarında aksiller lenf nodunu değerlendirmede mamografik sınıflandırma: Aırads (axillary ımaging reporting and data systems)

    Mammographic classification in evaluation of axillary lymph node in breast cancer patients: Airads (axillary imaging reporting and data systems)

    YASİN YILDIRIM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Genel CerrahiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT TURAN

  3. Tez No

    954326

    Evaluation serum level of malondialdehyde and 4-hydroxynonenal as biomarkers of oxidative stress in breast cancer patients

    Meme kanseri hastalarında oksidatif stresin biyobelirteçleri olarak malondialdehit ve 4-hidroksinonenal serum düzeyinin değerlendirilmesi

    DUNYA DIYARI FATAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Kimya MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KARATEPE

  4. Tez No

    910686

    Neoadjuvan kemoterapi almayan erken evre meme kanseri hastalarında operasyon sonrası histopatolojik boyutlarla operasyon öncesi mamografi, ultrasonografi ve manyetik rezonans görüntülemede tümör boyutlarının moleküler subtiplere ve in situ varlığına göre karşılaştırılması

    Comparison of postoperative histopathological dimensions with preoperative mammography, ultrasonography and magnetic resonance imaging tumour dimensions according to molecular subtypes and presence of in situ in early stage breast cancer patients who did not receive neoadjuvant chemotherapy

    DENİZ ESİN TEKCAN ŞANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer TıpAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi

    Meme Görüntüleme Teknikleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜL ESEN

  5. Tez No

    775659

    Kemik metastazı olan metastatik meme kanseri hastalarında intravenöz zolendronik asit kullanımının meme dokusunda mikrokalsifikasyon oluşumu üzerine etkisi

    The effect of intravenous zolendronic acid USE on microcalcification in breast tissue in metastatic breast cancer patients with bone metastasis

    ZEYNEP BERİRE KURTULUŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İç HastalıklarıHacettepe Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEYRAN KERTMEN

Geri Dön