Mesane kanserinde kas invazyonunun değerlendirilmesinde vı-rads(vesıcal ımagıng-reportıng and data system) skorlamasının validasyonu
Validation of vesical imaging-reporting and data system (vi-rads) scoring in the evaluation of muscle invasion in bladder cancer
Yazar: ÖZKAN ÖNER
Danışman: PROF. DR. ERCAN İNCİ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Amaç: Mesane kanserinde kas invazyonunu radyolojik olarak öngörmede VI-RADS skorlamasının performansını ölçmeyi, ayrıca tümör çapı, morfolojisi ve histolojik derecesini kullanarak kas invazyonu açısından riski göstermede kullanılabilecek karar ağacı modeli oluşturmayı amaçladık.
	Gereç ve Yöntem: Mart 2021 ve Ocak 2023 tarihleri arasında hastanemizde mesaneye yönelik mpMRG çekilen 334 hastanın uygun dışlama kriterleri kullanıldıktan sonra 117'sinin final VI-RADS skorları ile histopatolojik sonuçları karşılaştırıldı. VI-RADS skoru için en iyi performansı veren kesme değeri ROC analizi ile değerlendirildi. Ayrıca tümör çapı ve kas invazyonu arasındaki ilişki ROC analizi, kutu grafiği ile değerlendirildi. CRT algoritması kullanılarak tümör çapı, morfolojisi ve histolojik derecesi parametreleriyle kas invazyonu riskini belirlemek için karar ağacı modellemesi oluşturuldu. 
	Bulgular: 117 hastanın 27'sinde(%23) kas invaziv mesane kanseri, 90'ında(%77) kas invaziv olmayan mesane kanseri mevcuttu. VI-RADS≥4 kesme değeri kullanıldığında VI-RADS skorlamasının kas invazyonunu tahmin etme performansını değerlendiren ROC analizinde çok iyi derecede ayrışma izlenmiştir (duyarlılık %77.8, özgüllük %92.2, PÖD %75, NÖD %93.3, EAA %90,7). ROC analizinde tümörün en geniş çapı ve kas invazyonu arasındaki ilişki değerlendirildiğinde 30 mm kesme değeri için iyi derecede ayrışma izlenmiştir(duyarlılık %66.7, özgüllük %80.0, PÖD %50, NÖD %88.9, EAA %78). CRT algoritması kullanılarak kas invazyonu ile ilişkisi olabilecek parametreler değerlendirildi. Tümör çapı, tümör morfolojisi ve histolojik derece için risk değerlendirmesi yapıldı ve karar ağacı modellemesi oluşturuldu.
	Sonuç: Çalışmamızda kas invazyonunu öngörmede kesme değeri olarak en iyi performans VI-RADS≥4 kesme değeri ile elde edilmiş olup multiparametrik mesane MRG kas invazyonunu radyolojik olarak yüksek doğrulukla tahmin etmek için kullanılabilir. Gelecekte yapılacak çalışmalarla birlikte karar ağacı modellemesi, mesane tümörünün kas invazyon riskini değerlendirmek için kullanılabilir, prognostik bilgiye ve tanı-tedavi süreçlerine katkı sağlayabilir.

Abstract:
Purpose: We aimed to assess the performance of VI-RADS scoring in radiologically predicting detrusor muscle invasion in bladder cancer. Also, we aimed to develop a decision tree model that can indicate the risk of muscle invasion using tumor size, morphology and histological grade parameters.
	Materials and Methods: In our hospital, a total of 334 patients underwent mpMRI for bladder evaluation between March 2021 and January 2023. After applying exclusion criterias, we included 117 patients who have had mpMRI and histopathologically diagnosed urothelial carcinoma. The final VI-RADS scores compared with histopathological results. The optimal cut-off value for VI-RADS score was evaluated using ROC curve analysis. The relationship between tumor size and muscular invasion was also assessed using ROC curve analysis and boxplot. Using the CRT algorithm, a decision tree model was made using the parameters of tumor size, morphology, and histological grade to indicate the risk of muscle invasion in bladder cancer. 
	Results: A total of 117 patients, there was 27 (%23) muscle invasive bladder cancers, 90 (%77) non-muscle invasive bladder cancers. The optimal cut-off value to detect muscle invasion was found VI-RADS≥4 among the ROC curve analysis(sensitivity %77.8, specifity %92,2, positive predictive value %75, negative predictive value %93.3, area under curve %90.7). Also, we achieved for muscle invasion detection sensitivity %66.7, specifity %80, positive predictive value %50, negative predictive value %88.9, area under curve %78 results with the >30mm tumor size cut-off value. The CRT algorithm was used to evaluate parameters potentially related to muscle invasion. A risk assessment was performed for tumor size, tumor morphology, histological grade, and a decision tree model was created.  
	Conclusion: In our study, the best performance in predicting muscle invasion was achieved using the VI-RADS≥4 cut-off value, indicating that mpMRG can be used to predict muscle invasion radiologically with high accuracy. With future studies, decision tree models can be utilized to assess the risk of muscle invasion in bladder cancer and contribute to prognostic information, diagnostic, or treatment processes.