Rektum tümörlerinde radiomiks analizi ve post-operatif korelasyonu
Radiomics analysis and postoperative correlation in rectal tumors
Yazar: ULAŞ GÜLTÜRK
Danışman: PROF. DR. ELİF HOCAOĞLU
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İstanbul Bakırköy Dr. Sadi Konuk Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Amaç: Çalışmamızın amacı lokal ileri rektum kanseri olgularında, MR görüntüleri üzerinden yapılan radiomiks analizi ile elde edilen değişkenler ile makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak, neoadjuvan tedavilere yanıtı tahmin etmek olarak belirlenmiştir.
Yöntem ve Gereçler: Ocak 2020 ve Aralık 2022 tarihleri arasında kliniğimizde rektuma yönelik MRG çekilen 150 hastadan çalışmaya alınma ölçütlerini karşılayan 72 hasta dahil edildi. Olgular neoadjuvan tedavi sonrasında opere edildi ve patoloji piyeslerinde tümör regresyon skorlarına göre önce 4 gruba, ardından tam yanıt verenler ve tam yanıt vermeyenler olarak 2 gruba ayrıldı. MR görüntülerde T2A, ADC ve kontrastlı T1 serilerde lezyonlar üç boyutlu olarak segmente edildi ve radiomiks değişkenleri hesaplandı. Değişkenler seçimi Man Whitney U testi ile yapılarak (p<0.05) makine öğrenmesi modelleri her sekans için ayrı ayrı geliştirilmiş ve en başarılı modeller seçilmiştir.
Bulgular: T2A sekanslarda 11, kontrastlı T1A sekanslarda 10 ve ADC sekanslarda 9 değişken seçilerek modeller oluşturuldu. Test gruplarında model başarıları T2A için nöral ağ modeli %89 doğruluk, %89 özgüllük; T1A için nöral ağ modeli için %93 doğruluk, %100 özgüllük; ADC için kuadratik diskriminant modeli %96 doğruluk ve %94 özgüllük olarak izlenmiştir.
Sonuç: Çalışmamız rektum kanserlerinin radiomiks değişkenleri ve makine öğrenmesi modelleri kullanılark, bazal MRG inceleme üzerinden neoadjuvan tedaviye yanıtının yüksek doğruluk oranlarında öngörülebileceğini göstermiştir.
Anahtar Kelimeler: Rektum Kanseri, Manyetik Rezonans Görüntüleme, Radiomiks, Tekstür, Makine Öğrenmesi

Abstract:
Objective: The aim of our study is to predict the response to neoadjuvant treatments in locally advanced rectal cancer cases by using machine learning algorithms with variables obtained by radiomics analysis on MR images.
Methods and Materials: Among 150 patients who underwent rectal MRI in our clinic between January 2020 and December 2022, 72 patients who met the inclusion criteria were included. The patients were operated after neoadjuvant treatment and were first divided into 4 groups according to the tumour regression scores in the pathology specimens and then into 2 groups as complete responders and non-comple-responders. On MR images, lesions were segmented three-dimensionally on T2A, ADC and contrast enhanced T1 series and radiomics variables were calculated. Variables were selected using Man Whitney U test (p<0.05) and machine learning models were developed separately for each sequence and the most successful models were selected.
Results: Models were created by selecting 11 variables for T2A sequences, 10 variables for contrast enhanced T1A sequences and 9 variables for ADC sequences. Model successes in the test groups were 89% accuracy and 89% specificity for the neural network model for T2A; 93% accuracy and 100% specificity for the neural network model for T1A; 96% accuracy and 94% specificity for the quadratic discriminant model for ADC.
Conclusion: Our study showed that the response of rectal cancers to neoadjuvant therapy can be predicted with high accuracy using radiomics variables and machine learning models based on baseline MRI examination.
Keywords: Rectal Cancer, Magnatic Resonance Imaging, Texture Analysis, Radiomics, Machine Learning