Geri Dön

Akciğer PET/BT görüntülerinden kanser tanısına yönelik öz nitelik çıkarma ve klinik pratikte kullanılabilirliği

Assessment of relationship between texture analysis parameters obtained on FDG-PET/CT and tumor metabolism and hystopathological findings in NSCLC

  1. Tez No: 406097
  2. Yazar: SEYHAN KARAÇAVUŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMRA İÇER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Flor 18-Florodeoksiglukoz-Pozitron Emisyon Tomografisi/Bilgisayarlı Tomografi (18F-FDG PET/BT), tümör tanısı, evrelemesi, tedaviye cevabın değerlendirilmesi ve prognoz tayininde sık kullanılan bir görüntüleme modalitesidir. Standart Uptake Değer (SUVmax), 18F-FDG PET/BT görüntülerinden elde edilen kantitatif parametredir. Çalışmamızın amacı; klinik uygulamalarda kullanılabilecek, 18F-FDG PET/BT imajlarından görüntü işleme yöntemi ile elde edilen, tümör metabolizması ve evresiyle ilişkili olabilecek, tanıya yardımcı yeni kantitatif parametrelerin araştırılmasıdır. Yöntem: Çalışmaya küçük hücreli dışı akciğer kanseri (NSCLC) tanısı almış 67 hasta dahil edildi. Hastalar klinik evreleri ve tümörün histopatolojik tiplerine göre gruplara ayrıldı. Tüm hastalara evreleme amacıyla tedavi öncesi 18F-FDG PET/BT çalışması yapıldı ve SUVmax, SUVmean,, metabolik tümör volumü (MTV) ve total lezyon glikoliz (TLG) değerleri hesaplandı. Alınan DICOM görüntülerini analiz etmek üzere geliştirdiğimiz yazılımlar ve MATLAB programı aracılığıyla görüntü işleme yöntemleri kullanılarak tümör heterojenitesini yansıtan kontrast, homojenite, enerji, korelasyon, ortalama, standart sapma, entropi, ortalamadan mutlak sapma (mad), eğiklik (kurtosis) ve sivrilik (skewness) değerleri elde edildi. Bu değerlerin histopatolojik tanı, 18F-FDG PET/BT görüntülerinden hesaplanan metabolik kantitatif parametreler ve klinik evre ile korelasyonu incelendi. Tüm parametrelerin istatistiksel olarak grupları ayırt etme potansiyelleri değerlendirildi. Bulgular: Tüm hasta grubunda SUVmax ile kontrast (r=-0.4; p=0.02), enerji (r=-0.4; p=0.03) ve mad (r=0.4; p=0.02) değerleri arasında orta derecede; MTV ve TLG değerleri ile kontrast (r=-0.6; p<0.001), homojenite (r=0.7; p<0.001), enerji (r=-0.5; p=0.002), korelasyon (r=0.6; p=0.001) ve skewness (r=-0.4; p=0.007) değerleri arasında iyi derecede korelasyon izlendi. Tümör evrelerine göre gruplar arası; enerji (p=0.04) ve entropi (p=0.008) değerlerinde anlamlı farklılık gözlenirken SUVmax, SUVmean, MTV ve TLG değerlerinde anlamlı farklılık gözlenmedi. Tümör tipleri arasında ise SUVmax, SUVmean, enerji ve mad değerlerinde anlamlı farklılık bulundu. Histopatolojik incelemede ki-67 ile SUVmax, TLG, MTV arasında korelasyon gözlenmezken, kontrast ve korelasyon arasında iyi derecede korelasyon gözlendi (r=0.7). Sonuç: 18F-FDG PET/BT imajlarından, görüntü işleme yöntemleri aracılığıyla elde edilen doku analizi parametreleri, tümörün metabolik özelliklerini yansıtan değerler (SUVmax, SUVmean, MTV ve TLG) ile anlamlı korelasyon göstermektedir. Bu yeni parametreler, tümör evresinin ve histopatolojik özelliklerinin, noninvaziv olarak 18F-FDG PET/BT ile belirlenebilmesi açısından yüksek potansiyel değer taşımaktadır.

Özet (Çeviri)

Aim: The purpose of this study is to assess whether parameters obtained using texture analysis in FDG-PET/CT images could be correlated with tumor metabolic parameters (maximum standardized uptake value (SUVmax), metabolic tumor volum (MTV), total lesion glycolysis (TLG)) and hystopathological findings (staging, tumor type and ki-67 index). Materials and methods: Sixty-seven patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) were evaluated. All patients underwent to 18-F FDG PET/CT study before chemoradiotherapy treatment. Intratumoral 18-F FDG uptake was extracted on the basis of the textural features of PET/CT images using MATLAB software programe. The correlations between the textural parameters and SUVmax, MTV, TLG, tumor TNM stage, type and ki-67 index were analyzed. Results: Significantly moderate correlations were observed between SUVmax, and contrast (r=-0.4; p=0.02), energy (r=-0.4; p=0.03) and mad (r=0.4; p=0.02). Correlations were also found between MTV,TLG and contrast (r=-0.6; p<0.001), homogenity (r=0.7; p<0.001), energy (r=-0.5; p=0.002), correlation (r=0.6; p=0.001) ve skewness (r=-0.4; p=0.007). While means of the energy and entropy showed significant difference in TNM stage groups, there were no different in the means of the SUVmax, MTV and TLG values. Energy and mad were also significantly difference between in tumor types. There were significantly good correlation between ki-67 index and contrast and correlation (r=0.7, p<0.001). Conclusion: Texture analysis of 18-F FDG images has the potential to provide identifying tumor characteristics in NSCLC. It might be used, in addition to SUVmax, TLG and MTV, as a new tool to assess tumor metabolism, stage, type and hystopathological features.

Benzer Tezler

  1. Küçük hücreli dışı akciğer kanserlerinde beklenmeyen ve bilinmeyen uzak metastazların tespitinde PET/BT'nin yeri

    The role of FDG-PET/CT in detecting unsuspected distant metastasis in the staging of NSCLC

    MEFTUNE ÖZHAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Üniversitesi

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN HALAÇ

    PROF. DR. İLHAMİ USLU

  2. Mide kanseri tanılı hastalarda preoperatif PET/BT bulguları ve histopatolojik veriler ile CRP ve diğer klasik tümör markırlarının karşılaştırılması

    The comparison of preoperative PET/BTfindings and histopathologic data with CRP and other classical tumor markirs in gastric cancer patients

    ADEM MAMAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Radyoloji ve Nükleer TıpAtatürk Üniversitesi

    Dahili Tıp Bilimleri Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ARİF KÜRŞAD AYAN

  3. Akciğer kanserinin tespit edilmesinde derin öğrenme algoritmalarının kullanılması

    Using deep learning algorithms for detecti̇on of lung cancer

    AYŞEN ÖZÜN TÜRKÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ CENK BAYRAKÇI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY