Metastaz tanısı için çoklu radyomik verileri ile yapay zeka tabanlı karar destek sistemi oluşturulması
Creating an artificial intelligence based decision support system with multiple radiomic datas for the diagnosis of metastasis
- Tez No: 798730
- Danışmanlar: PROF. DR. ENDER BERAT ELLİDOKUZ, PROF. DR. YASEMİN BAŞBINAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Onkoloji, Radiology and Nuclear Medicine, Oncology
- Anahtar Kelimeler: Neoplazm metastazları, Neoplazmlar, Neoplasm metastasis, Neoplasms
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Onkoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kanser, hücrelerin kontrolsüz şekilde büyümesi ile oluşur. Kanser tanısı aldıktan sonra evreleme tetkikleri ile kanserin yaygınlığı belirlenir. Kanser metastazlarını tespit etmede birçok tetkik kullanılmaktadır. Bu tetkikler genel olarak uzmanlar tarafından çıplak gözle değerlendirilmektedir. Yapay zeka uygulamaları günümüzde önem kazanmış olup, metastaz saptanmasını arttırmak amacıyla da yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Prostat kanseri erkeklerde en sık görülen kanserdir. En sık uzak organ metastazı alanı kemiklerdir. Prostat kanseri genellikle sklerotik kemik metastazına neden olur. Tedavinin ardından kemik metastazları sklerotik özelliklerini korumaya devam ederler. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde, aktif metastaz ile tedaviye tam yanıtlı metastaz alanı ayrımını çıplak gözle yapmak mümkün değildir. Bunun için genellikle moleküler görüntüleme yöntemleri veya manyetik rezonans görüntüleme kullanılır. Bu tez çalışmasında; yapay zeka ve radyomik verileri yardımıyla prostat kanserinin neden olduğu kemik metastazlarında aktif metastaz ile tedaviye tam yanıt vermiş skleroz alanlarının ayrımının yapılması hedeflenmiştir. Altın standart olarak 68Ga-PSMA PET/BT görüntüleri kullanılmıştır. Elde edilen 35 doku analizi bulgusundan 28'inde, iki grup arasında istatistiksel olarak anlamlı fark bulundu. Makine öğrenmesi ile 0.76 AUC ile metastaz/non-metastaz sklerotik lezyon ayrımı yapıldı. Elde edilen verilerle, internet üzerinden ücretsiz ulaşılabilen karar destek sistemi geliştirerek genel kullanıma sunulmuştur (URL: https://emineacar.shinyapps.io/ScleroticMet/).
Özet (Çeviri)
Uncontrolled growth of cells causes cancer. After the diagnosis of cancer, the extent of the cancer is determined by staging imaging modalities. Many imaging modalities are used to detect metastases of cancer. These examinations are generally evaluated by specialists with a naked eye. Artificial intelligence applications have gained importance today and have been widely used to increase metastasis detection. Prostate cancer is the most common cancer in men. The most common site of distant metastasis are bones. Prostate cancer often causes sclerotic bone metastasis. After treatment, bone metastases continue to maintain their sclerotic paterns. In computed tomography images, it is not possible to distinguish between active metastases and metastases with complete response to treatment with the naked eye. For this, molecular imaging methods or magnetic resonance imaging are generally used. In this study; with the help of artificial intelligence and radiomics data, it is aimed to distinguish between active metastases and sclerosis areas that have fully responded to treatment in bone metastases caused by prostate cancer. 68Ga-PSMA PET/CT images were used as the gold standard. A statistically significant difference was found between the two groups in 28 of 35 tissue analysis findings. Metastasis/non-metastasis sclerotic lesions were differentiated with 0.76 AUC by machine learning. With the data obtained, a decision support system that can be accessed free of charge over the internet has been developed and made available to the general public (URL: https://emineacar.shinyapps.io/ScleroticMet/).
Benzer Tezler
- De novo metastatik meme kanser tanılı ve takipte metastaz gelişen meme kanserli hastalarda sağkalımı etkileyen faktörler
Factors affecting prognosi̇s in breast cancer patients diagnosed with de novo metastatic breast cancer and developed metastasis during follow-up
ABDULLAH ERARSLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
OnkolojiErciyes Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEVLÜDE İNANÇ
- Ürotelyal karsinoma'da HER-2 ekspresyonun prognostik, klinik ve patolojik önemi
Prognostic and clinical and implications of HER-2 expression in urothelial carcinoma
İYED OĞUZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
İç HastalıklarıMersin Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEHBİ ERÇOLAK
- Malign mezotelyomada lenf nodlarında saptanan okült metastazların sağ kalım ile ilişkisi
Başlık çevirisi yok
AYGÜN İKİNCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
PatolojiMarmara ÜniversitesiPatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RENGİN AHISKALI
- Meme malign tümörlerinde radyolojik doku analizinin aksiller LENF nodu metastazını preoperatif öngörmeye katkısı
The contribution of radiological texture analysis to preoperative prediction of axillary lymph node metastasis in breast malign tumors
MESUT CAN KARALAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIL BAŞARA AKIN
- Küçük hücreli dışı akciğer kanseri nedeniyle anatomik akciğer rezeksiyonu yapılan tek istasyon N2 hastalarda neoadjuvan tedavinin sağkalıma etkisi
The impact of neoadjuvant therapy on survival in patients with single-station N2 disease undergoing anatomic lung resection for non-small cell lung cancer
MELEK ERK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Göğüs CerrahisiSağlık Bilimleri ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUNUS SEYREK