Meme MRG görüntülerinde tekstür analizi ile meme kanseri moleküler alt tiplerinin belirlenebilirliğinin araştırılması
Investigation of the determinability of breast cancer molecular subtypes by texture analysis in breast MRI images
Yazar: ŞAHİKANUR YASAK
Danışman: DOÇ. DR. MURAT BAYKARA
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İstanbul Haydarpaşa Numune Eğt. ve Arş. Hastanesi / Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging

Özet:
Amaç: Meme kanseri tedavisi kanserin moleküler alt tipine göre şekillenmektedir. Moleküler alt tipin belirlenmesi için invaziv bir işlem olan tru-cut biyopsi yapılmakta, biyopsi sonrası patoloji verilerinin elde edilmesi zaman almaktadır. Bu çalışmada hızlı ve non-invaziv bir metot olan tekstür analizi ile meme kanseri moleküler alt tipinin öngörülebilirliğini araştırmayı amaçladık.
Gereç ve Yöntem: Çalışmaya 2019-2023 seneleri arasında meme MRG görüntülemesi yapılmış ve tru-cut biyopsi ile meme kanseri tanısı almış 142 olgu dahil edildi. Olguların görüntüleri retrospektif olarak değerlendirildi. Kontrastlı T1, T2 ve ADC sekanslarından elde edilen ROI'lerin tekstür analizi 113 tekstür parametresi ile değerlendirildi. Elde edilen veriler gruplar arasında karşılaştırıldı.
Bulgular: Üçlü negatif meme kanserinin diğer gruplardan, Luminal A meme kanserinin diğer gruplardan, HER2 (+) Luminal B meme kanserinin diğer gruplardan ayırt edilebildiği anlamlı parametrelere ulaşıldı (p <0,05). Ayrıca Luminal A ile HER2 (-) Luminal B ve HER2 (+) Luminal B ile HER2 (-) Luminal B alt grubun anlamlı olarak ayırt edilebildiği parametreler elde edildi (p <0,05).
Sonuç: Çalışmada elde edilen veriler, meme kanseri hastalarında moleküler alt grubun tekstür analizi ile öngörülebileceğini göstermektedir. Standardize edilmiş yöntemler kullanılarak daha kesin verilere ulaşılacaktır.
Anahtar Kelimeler: Bilgisayar Destekli Görüntü İşleme, Manyetik Rezonans Görüntüleme, Meme Neoplazileri, Radyomiks

Abstract:
Aim: Breast cancer treatment depends on the molecular subtype of the cancer. Tru-cut biopsy, which is an invasive procedure, is performed to determine the molecular subtype, and it takes time to obtain pathology data after biopsy. In this study, we aimed to investigate the predictability of breast cancer molecular subtype with texture analysis, which is a fast and non-invasive method.
Materials and Methods:142 cases who underwent breast MRI imaging between 2019 and 2023 and were diagnosed with breast cancer by tru-cut biopsy were included in the study. The images of the cases were evaluated retrospectively. Texture analysis of ROIs obtained from contrast-enhanced T1, T2 and ADC sequences was evaluated with 113 texture parameters. The data obtained were compared between groups.
Results: Significant parameters were reached to distinguish triple negative breast cancer from other groups, Luminal A breast cancer from other groups, and HER2 (+) Luminal B breast cancer from other groups (p <0.05). In addition, parameters that could significantly distinguish Luminal A from HER2 (-) Luminal B and HER2 (+) Luminal B from HER2 (-) Luminal B subgroups were obtained (p <0.05).
Conclusion: The data obtained in the study show that the molecular subgroup in breast cancer patients can be predicted by texture analysis. More accurate data will be obtained by using standardized methods.
Key Words: Image Processing, Computer-Assisted, Magnetic Resonance Imaging, Breast Neoplasms, Radiomics