Akut pankreatit tanısıyla takip edilen hastalarda, kontrastlı bilgisayar tomografi haritaları üzerinden pankreas doku analizi yapılarak hastalığın şiddeti ve klinik seyri öngörülebilir mi?
Contrast-enhanced computed tomography maps in patients with acute pancreatitis can the severity and clinical course of the disease be predicted by pancreatic tissue analysis?
Yazar: AHMET YASİN KARKAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SEMİH ÇAKIR ; PROF. DR. BÜLENT ACUNAŞ
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
GİRİŞ VE AMAÇ:
Klinik olarak şiddetli seyredebilecek akut pankreatitin erken teşhisi, hastaların triyajı ve
tedavisi için kritik öneme sahiptir. Bu tez çalışmasının amacı, başvuru anında elde olunan
kontrastlı BT görüntü haritalarının, laboratuvar bilgisi ve uygun klinik skorlama sistemleri ile
korele edilerek radyomik öngörü analizine tabi tutulmasıdır. Elde edilen korelasyon sonuçları
ile kontrastlı tomografide pankreas ve peripankreatik alan doku analizi üzerinden AP şiddetini
ve ilerleyen dönemdeki klinik seyri öngörülebilir mi sorusuna yanıt aramaktır.

MATERYAL VE METOD:
Bu çalışma, 2012-2023 yılları arasında İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakültesi
Hastanesi'nde akut pankreatit tanısı almış hastalar retrospektif taranarak dahil edilme
kriterlerini karşılamayan hastalar çıkarıldıktan sonra 287 hastanın portal-venöz faz kontrastlı
BT görüntüleri üzerinden gerçekleştirilmiştir. Hastalar 2012 yılında revize edilmiş Atlanta
sınıflandırması kullanılarak hafif AP ve orta-şiddetli AP hastaları olmak üzere 2 gruba ayrıldı.
Ayrıca hastaların Ranson skoru, Glaskow-İmrie skorları da hesaplandı. Doku analizi iki
radyolog tarafından 'LİFEx' yazılımı üzerinden yapıldı. Çalışmada en yararlı özelliklerin
seçiminde LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) regresyon yöntemi
kullanıldı. Makine öğrenmesi tabanlı modellerle radyomik ve klinik skorlamaların şiddeti
tahmine etme potansiyeli performans metrikleri ile değerlendirildi. Veriler, %70'i eğitim seti
ve %30'u test seti olmak üzere rastgele ayırıldı. Hiperparametre optimizasyonu için 10 kat
çapraz validasyon yöntemi, performans ölçümü için bağımsız test seti kullanıldı.

BULGULAR:
Her bir hastadan pankreas ve peripankreatik bulgulardan ayrı ayrı elde edilen 117
radyomik özellikten toplam 334 radyomik özellik tek değişkenli analiz ile araştırıldığında 95
özellik eğitim setinde, 69 özellik test setinde yüksek derecede istatistiksel anlamlılık
göstermiştir (p<0,001). LASSO yöntemi ile 12 radyomik özellik seçilerek makine öğrenmesi
modellerine dahil edilmiştir. Atlanta AP tipi, 0,839 AUC değerine ulaşarak en yüksek
performans gösteren skorlama olarak saptanmıştır. Radyomik modellerin AUC değerleri LR,
RF, SVM, YSA ve kNN algoritmaları için eğitim grubunda 0,825, 0,876, 0,791, 0,826, 0,653;
test grubunda ise sırasıyla 0,746, 0,747, 0,777, 0,767 ve 0,677 olarak hesaplanmıştır. Başvuru
Ranson, 48. Saat Ranson, Kümülatif Ranson ve Glaskow-İmre skorlamalarında ise AUC
değerleri sırasıyla 0,570, 0,575, 0,617, 0,606 olarak saptanmıştır.

SONUÇ:
Portovenöz faz kontrastlı BT ile pankreas ve peripankreatik değişikliklerden elde edilen
radyomik model AP şiddetinin erken tahmininde klinik skorlamalara kıyasla iyi performans
göstermiştir.

Anahtar sözcükler: Radyomik, akut pankreatit (AP), kontrastlı bilgisayarlı tomografi
(kontrastlı BT), makine öğrenimi, Ranson, Glaskow-İmrie, şiddet

Abstract:
AIM:
Early diagnosis of clinically severe acute pancreatitis is critical for triage and treatment
of patients. The aim of this thesis is to correlate the contrast-enhanced CT image maps
obtained at the time of presentation with laboratory information and appropriate clinical
scoring systems for radiomic predictive analysis. The aim of this study is to answer the
question of whether the correlation results obtained can predict the severity of AP and the
clinical course in the following period by analysing the pancreas and peripancreatic area
tissue in contrast-enhanced tomography.

MATERIALS AND METHODS:
This study was performed on portal-venous phase contrast-enhanced CT images of 287
patients after retrospective screening of patients diagnosed with acute pancreatitis at Istanbul
University Istanbul Medical Faculty Hospital between 2012 and 2023 and exclusion of
patients who did not meet the inclusion criteria. Patients were divided into 2 groups as mild
AP and moderate-severe AP patients using the Atlanta classification revised in 2012. Ranson
score and Glasgow-Imrie scores were also calculated. Tissue analysis was performed by two
radiologists using 'LIFEX' software. LASSO (least absolute shrinkage and selection operator)
regression method was used to select the most useful features. The potential of radiomic and
clinical scoring to predict severity with machine learning-based models was evaluated with
performance metrics. Data were randomly allocated as 70% training set and 30% test set. A
10-fold cross validation method was used for hyperparameter optimisation and an
independent test set was used for performance measurement.

RESULTS:
When a total of 334 radiomic features from 117 radiomic features obtained separately
from pancreatic and peripancreatic findings from each patient were investigated by univariate
analysis, 95 features showed a high degree of statistical significance in the training set and 69
features in the test set (p<0.001). With the LASSO method, 12 radiomic features were
selected and included in the machine learning models. Atlanta AP type was found to be the
highest performing scoring with an AUC value of 0.839. The AUC values of the radiomic
models were calculated as 0.825, 0.876, 0.791, 0.826, 0.653 in the training group and 0.746,
0.747, 0.777, 0.767 and 0.677 in the test group for LR, RF, SVM, ANN and kNN algorithms,
respectively. The AUC values were 0.570, 0.575, 0.617, 0.617 and 0.606 in the Admission
Ranson, 48th hour Ranson, Cumulative Ranson and Glasgow-Imre scores, respectively.

CONCLUSION:
The radiomic model derived from pancreatic and peripancreatic changes by portovenous
phase contrast-enhanced CT showed good performance in early prediction of AP severity
compared to clinical scoring.

Keywords: Radyomik, Acute Pancreatitis (AP), Contrast-enhanced Computed
Tomography (CT), Machine Learning, Ranson, Glasgow-İmrie, Severity