Meme kanseri hastalarında aksiller lenf nodu metastazının değerlendirilmesinde MRI AND F-18 FDG-PET/BT  görüntüleri kullanılarak eğitilen yapay zeka modelinin tanısal performansı
Diagnostic Performance of the Deep Learning Method Trained Using MRI AND F-18 FDG-PET/BT Images in the Evaluation of Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer Patients
Yazar: YAHYA SELÇUK AYDEDE
Danışman: DOÇ. DR. ÜMİT TURAN
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Adana Tıp Fakültesi / Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Genel Cerrahi = General Surgery

Özet:
Meme Kanseri Hastalarında Aksiller Lenf Nodu Metastazının Değerlendirilmesinde MRG VE F-18 FDG-PET/BT Görüntüleri Kullanılarak Eğitilen Derin Öğrenme Metodunun Tanısal Performansı
	Amaç: Bu çalışmanın amacı meme kanseri hastalarında aksiller lenf nodu metastaz(ALNM) durumunun belirlenmesinde F-18 FDG-PET/BT ve MRG görüntüleri kullanarak eğitilen derin öğrenme modelinin tanısal performansının araştırılmasıdır.
	Gereç ve Yöntem: Çalışmamızda Kasım 2017 ve Nisan 2023 tarihleri arasında meme kanseri tanısı ile Adana Şehir Eğitim ve Araştırma Hastanesinde genel cerrahi kliniğinde opere edilen 18 yaş ve üstü tüm hastalar retrospektif olarak hastane bilgi sisteminden incelendi. Çalışmaya dahil edilen hastaların demografik özellikleri, menopoz durumu, yapılan operasyon çeşidi, aksillanın postoperatif histopatolojik değerlendirmesinde metastaz durumu, östrojen reseptör (ER), progesteron reseptör (PR) ve insan epidermal büyüme faktörü reseptör 2 (HER-2) durumu, Kiel-67 proliferasyon indeksi, lenfovasküler ve perinöral invazyon durumu, Magnetik Rezonans Görüntüleri (MRG) ve 18F-florodeoksiglukoz ile Pozitron Emisyon Tomografisi (F-18 FDG-PET/BT) görüntüleri ve tümörün histopatolojik özellikleri, boyutu ve grade'i, kaydedildi. Hastaların MRG ve F-18 FDG-PET/BT görüntüleri alanında yetkin kişilerce değerlendirildi ve aynı görüntülerle eğitilmiş olan CNN modelinin tanısal performans sonuçları da kaydedildi.
	Bulgular: Çalışmamıza 177 hasta dahil edildi. Hastaların demografik ve klinikopatolojik parametrelerle ALNM durumu karşılaştırıldığında ER durumu, lenfovasküler-perinöral invazyon ile ALNM durumu arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptandı (p<0,05). CNN modelin MRG'deki tanısal performans analizinde; sensitivite %70,94, spesifite %46,58, pozitif prediktif değer (PPD) %61,08, negatif prediktif değer (NPD) %73,56, F1 skor %65,64, accuracy %53,21 bulundu. CNN modelin F-18 FDG-PET/BT'deki tanısal performans analizinde; sensitivite %76,99, spesifite %52,65, PPD % 71,08, NPD %74,57, F1 skor %73,92, accuracy %63,33 olarak bulundu. CNN modelin F-18 FDG-PET/BT ve MRG kombinasyonu tanısal performans analizinde ise; sensitivite %89,35, spesifite %63,21, PPD %72,16, NPD %85,22, F1 skor %79,84, accuracy %68,04 olarak tespit edilmiştir.
	Sonuç: Çalışmamızda MRG ve F-18 FDG-PET/BT görüntüleri kullanılarak eğitilmiş olan CNN model ALNM durumunun belirlenmesinde başarılı performans göstermiştir ve meme kanseri hastalarında aksiller metastazı öngörmede yardımcı yöntem olarak kullanılabileceğini düşünmekteyiz. 

Anahtar Kelimeler: Aksiller Lenf Nodu Metastazı, Derin Öğrenme, Meme Kanseri, Yapay Zeka

Abstract:
Diagnostic Performance of the Deep Learning Method Trained Using MRI AND F-18 FDG-PET/BT Images in the Evaluation of Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer Patients
	Aim: The aim of this study is to investigate the diagnostic performance of the deep learning method using F-18 FDG-PET/BT and MRI images in determining axillary lymph node metastasis in breast cancer patients.
	Materials and Methods: In our study, all patients aged 18 and over who were diagnosed with breast cancer and operated on in the general surgery clinic of Adana City Training and Research Hospital between November 2017 and April 2023 were retrospectively examined from the hospital system. Demographic characteristics of the patients included in the study, menopausal status, type of operation performed, metastasis status in the postoperative histopathological evaluation of the axilla, estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR) and human epidermal growth factor receptor 2 (HER-2) status, Kiel-67 proliferation index, lymphovascular and perineural invasion status, Magnetic Resonance Images (MRI) and 18F-fluorodeoxyglucose and Positron Emission Tomography (F-18 FDG-PET/BT) images, and histopathological features, size and grade of the tumor were recorded. MRI and F-18 FDG-PET/BT images of the patients were evaluated by experts in the field, and the diagnostic performance results of the CNN model trained with the same images were also recorded.
	Results: 177 patients were included in our study. When the patients' demographic and clinicopathological parameters and axillary lymph node metastasis (ALNM) status were compared, a statistically significant difference was found between ER status, lymphovascular-perineural invasion and ALNM status (p<0.05). In the diagnostic performance analysis of the CNN model in MRI; Sensitivity was found to be 70.94%, specificity 46.58%, positive predictive value (PPV) 61.08%, negative predictive value (NPV) 73.56%, F1 score 65.64%, accuracy 53.21%. In the diagnostic performance analysis of the CNN model in F-18 FDG-PET/BT; Sensitivity was found to be 76.99%, specificity 52.65%, PPD 71.08%, NPD 74.57%, F1 score 73.92%, accuracy 63.33%. In the diagnostic performance analysis of the F-18 FDG-PET/BT and MRI combination of the CNN model; Sensitivity was found to be 89.35%, specificity 63.21%, PPD 72.16%, NPD 85.22%, F1 score 79.84%, accuracy 68.04%.
	Conclusion: In our study, the diagnostic performance of the CNN model trained using MRI and F-18 FDG-PET/BT images was found to be superior to that of experts in the field, and we think that it can be used as an auxiliary method in predicting axillary metastasis in breast cancer patients.

        Keywords: Axillary Lymph Node Metastasis, Deep Learning, Breast Cancer, Artificial Intelligence