Prostat manyetik rezonans görüntüleme kantitatif bulguları ile patoloji-gleason skorlaması korelasyonu
Correlation of prostate magnetic resonance imaging quantitative findings and pathology-gleason scoring
Yazar: HAKAN AYYILDIZ
Danışman: PROF. DR. ŞÜKRÜ MEHMET ERTÜRK ; PROF. DR. ATADAN TUNACI
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Bölütleme = Segmentation ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Prostat = Prostate ; Prostat hastalıkları = Prostatic diseases ; Prostat neoplazmları = Prostatic neoplasms ; Ölçekler = Scales

Özet:
GİRİŞ VE AMAÇ: Prostat kanseri erkeklerde en sık ikinci görülen kanserdir ve sıklığı
giderek artmaktadır. Prostat kanseri tanısında görüntüleme önemli rol oynamaktadır. MpMRG
prostat kanseri tanısında en sık kullanılan görüntüleme yöntemidir. MpMRG raporlarının
standardizasyonu için PIRADS farklı versiyonları yayınlanmıştır. Prostat kanseri tedavi
yöntemi klinik anlamlı prostat kanseri ve klinik anlamsız prostat kanserinde farklılıklar
göstermektedir. Klinik anlamlı ve klinik anlamsız prostat kanseri ayrımı invaziv bir yöntem
olan prostat biyopsisi sonucunda histopatolojik verifikasyon ile sağlanmaktadır.
Çalışmamızda non-invaziv bir yöntem olan MRG'de T2A ve ADC sekanslarından elde edilen
radiomics özelliklerinden oluşturulan makine öğrenmesi algoritmalarının, klinik anlamlı
prostat kanseri ve klinik anlamsız prostat kanseri ayrımındaki rolünü göstermeyi amaçladık.
MATERYAL VE METOD: 2016-2022 tarihlerinde merkezimizde MpMRG yapılan,
ardından tespit edilen lezyonları sistematik kor biyopsiler ve hedefe yönelik biyopsi ile
histopatoloik olarak verifiye edilen hastaların görüntüleri retrospektif olarak taranarak çalışma
gerçekleştirilmiştir. Çalışmamızda Gleason skoru 7 ve üzerindeki hastalar klinik olarak
anlamlı kanser, gleason skoru 6 olan hastalar ise klinik olarak anlamsız kanser olarak kabul
edilmiştir. T2A ve ADC görüntüler normalize edildi, aykırı pikseller çıkartıldı, gri seviyeler
diskretize edildi. Elde olunan görüntülerin 2,4 ve 6 milimetre Kernel ile Laplacian of
Gaussian filtresi çıkartıldı. Bu görüntülerin birbirinde bağımsız iki radyolog tarafından
segmentasyonu yapıldı. Ardından radiomics tekstür özellikleri binwidth değeri 0.05 olarak
alınarak çıkartıldı.
BULGULAR: Öznitelik seçim aşamasında intra-class correlation (sınıf içi korelasyon)
ile eşik değer 0.8 alınarak tekrarlanabilir öznitelikler çıkartıldı. T2A ve ADC birleştirilerek
kombine grup adlı yeni bir veri seti elde edildi. Veriler standardize edildikten sonra ardışık
algoritmalar ile öznitelikler seçildi. T2A'da 5, ADC'de 5 ve kombine grupta 15 öznitekik
seçildi. SVM ve LR algoritmaları ile modeller oluşturuldu. Modellerin 5-fold cross validation
tekniği ile optimizasyonu yapıldı. Modellerin diagnostik performansları değerlendirildiğinde
kombine grup-SVM eğitim ve test grubunda en yüksek AUC değerini göstermekte idi. SVMKombine grup modeli sensitivite ve spesifite değerleri, sırasıyla eğitim grubunda %90, %67;
test grubunda %75, %66 idi.2
SONUÇ: Çalışmamızda hem transiyonel zon hem de periferik zon tümörleri mevcuttur.
Ayrıca 1.5 T ve 3T MRG'den elde edilen görüntüler çalışılmıştır. Bu bağlamda kapsamlı olan
çalışmamızda literatür ile benzer AUC değerleri elde edilmiştir. Çalışmamız klinik anlamlı
prostat kanseri ve klinik anlamsız prostat kanseri ayrımında radiomics ve makine öğrenmesi
algoritmalarının kullanabileceğini göstermektedir. Histopatolojik verifikasyonun yerini
alabilmesi için daha fazla sayıda hasta grubunda, çok merkezli, prospektif çalışmalar
gereklidir.

Abstract:
AIM: Prostate cancer is the second most common cancer in men with an increasing
frequency. Imaging plays an important role in the diagnosis of prostate cancer. MpMRI is the
most commonly used imaging modality for the diagnosis of prostate cancer. Different
versions of PIRADS have been published for standardization of MpMRI reports. Prostate
cancer treatment modality differs between clinically significant prostate cancer and clinically
insignificant prostate cancer. The distinction between clinically significant and clinically
insignificant prostate cancer is achieved by histopathological verification as a result of
prostate biopsy, which is an invasive method. In our study, we aimed to show the role of
machine learning algorithms created from radiomics features obtained from T2A and ADC
sequences in MRI, which is a non-invasive method, in distinguishing clinically significant
prostate cancer from clinically insignificant prostate cancer.
MATERIALS AND METHODS: The study was carried out by retrospectively
scanning the images of patients who underwent MpMRI in our center between 2016-2022 and
whose lesions were confirmed histopathologically by systematic core biopsies and targeted
biopsy. In our study, patients with a Gleason score of 7 and above were considered clinically
significant cancer, and patients with a Gleason score of 6 were considered clinically
insignificant cancer. T2W and ADC images were normalized, outlier pixels were removed,
gray levels were discretized. Laplacian of Gaussian filter was extracted with Kernel
dimensions of 2, 4 and 6 millimeters of the obtained images. These images were segmented
by two independent radiologists. Radiomics texture features were extracted with a binwidth
value of 0.05
RESULTS: Reproducible features were extracted by taking the threshold value of 0.8
with intra-class correlation during the feature selection stage. T2A and ADC were combined
to obtain a new data set called the combined group. After the data were standardized, the
features were selected with sequential algorithms. 5 features in T2W, 5 features in ADC, and
15 features in the combined group were selected. Models were built with SVM and LR4
4
algorithms. The models were optimized with the 5-fold cross validation technique. The
combined group-SVM showed the highest AUC value in the training and testing group. SVMCombined group model sensitivity and specificity values were 90%, 67% in the training
group, 75% and 66% in the test group, respectively.
CONCLUSION: In our study, there were both transitional zone and peripheral zone
tumors. In addition, the images obtained from 1.5 T and 3T MRI were studied. In this context,
AUC values similar to those in the literature were obtained in our comprehensive study. Our
study demonstrates that radiomics and machine learning algorithms can be used to
differentiate clinically significant prostate cancer from clinically insignificant prostate cancer.
Multicenter, prospective studies with larger numbers of patients are needed to replace
histopathological verification.