Multiparametrik MR görüntüleme ve biparametrik MR görüntüleme temelli radyomiks analiz ile klinik anlamlı prostat kanserinin noninvaziv tahmini
The performance of multiparametric and biparametric MRI-based radiomics models in the noninvasive prediction of clinically significant prostate cancer
Yazar: SELAHATTİN DURMAZ
Danışman: DOÇ. DR. MERVE GÜLBİZ DAĞOĞLU KARTAL
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Giriş ve Amaç: Biparametrik ve multiparametrik MRG'nin klinik anlamlı prostat kanseri (PKa) tanısı açısından performanslarını karşılaştıran çok sayıda çalışma mevcut olsa da henüz bu konuda görüş birliği sağlanamamıştır. Literatürde, biparametrik (bp) ve multiparametrik (mp) prostat MRG'nin tanısal performanslarını radyomiks perspektifinden ele alan yalnızca birkaç çalışma bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında, bpMRG ve mpMRG temelli radyomiks modellerinin klinik anlamlı PKa tanısındaki performanslarının değerlendirilmesi ve DKG'den elde edilen radyomiks özelliklerinin model performansına anlamlı katkı sağlayıp sağlamadığının araştırılması amaçlanmıştır.

Gereç ve Yöntem: Ocak 2016-Ocak 2024 tarihleri arasında, PKa şüphesi ile yapılan mpMRG'de en az bir adet PI-RADS 3, 4 ya da 5 lezyon tespit edilmiş ve ardından bu lezyonlara yönelik biyopsi yapılmış 158 hasta çalışmaya dahil edilmiştir. Hastalar, biyopsi sonuçları referans alınarak klinik anlamlı PKa grubu (n=90) ve klinik anlamlı olmayan grup (klinik anlamsız PKa + negatif n=68) olmak üzere iki alt gruba ayrılmıştır. Biyopsi sonucu ISUP GG ≥ 2 olan hastalar klinik anlamlı PKa grubuna dahil edilmiştir.
Lezyonlar, T2-AG, DAG, ADC haritası ve DKG'de incelenerek segmentasyon için en uygun ortak kesit belirlendikten sonra iki ayrı okuyucu [S.D., S.S.] tarafından tüm sekanslarda iki boyutlu segmentasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Segmentasyon sonrası T2-AG, DAG, DKG ve ADC haritalarından elde edilen iki boyutlu şekil, intensite ve tekstüre radyomiks özellikleri "Univariate feature ranking for classification using chi-square tests" tekniği ile analiz edilmiş ve "predictor importance score" (PIS) değerleri hesaplanmıştır. Her bir sekans için en yüksek skora sahip ilk beş şekil, intensite ve tekstüre özelliği seçildikten sonra bu özellikler kullanılarak biparametrik MRG ve multiparametrik MRG temelli iki ayrı karar ağacı modeli oluşturulmuştur. Karar ağacı modelleri için doğrulama metodu olarak 5 katlı çapraz doğrulama uygulanmıştır. Performans değerlendirmesi ROC eğrisi çizdirilip AUC hesaplanarak gerçekleştirilmiştir. Karmaşıklık matrisleri oluşturularak duyarlılık, özgüllük, doğruluk, pozitif prediktif değer (PPD) ve negatif prediktif değer (NPD) hesaplanmıştır. Biparametrik ve multiparametrik MRG temelli karar ağacı algoritmalarının performans karşılaştırmasında Wilcoxon İşaretli Sıra Testi kullanılmıştır. Tüm istatistiklerde p <0.05 olan sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir.

Bulgular: T2-AG, DAG, ADC haritası ve DKG sekanslarından her biri için önemlilik düzeyi (PIS) en yüksek ilk beş şekil, intensite ve tekstüre özelliği seçilmiştir. Hem biparametrik hem de multiparametrik MRG temelli karar ağacı algoritmalarının oluşturulması aşamasında, ADC ve DAG intensite özellikleri ile T2-AG tekstüre özelliklerinin önemlilik düzeyleri itibarıyla daha ön planda oldukları gözlemlenmiştir. Biparametrik (AUC=0.924) ve multiparametrik (AUC=0.941) MRG tabanlı karar ağacı modellerinin klinik anlamlı PKa tanısında ayrı ayrı yüksek performans sergiledikleri ve DKG'den elde edilen radyomiks özelliklerinin eklenmesiyle performansın arttığı (0.924 vs 0.941) saptanmıştır. Ancak, multiparametrik ve biparametrik MRG temelli modellerin performansları arasında istatistiksel anlamlı fark bulunmamıştır (p=0.212). DKG'den elde edilen radyomiks özellikleri model performansını artırmış olsa da bu katkının anlamlı düzeyde olmadığı ortaya konmuştur.

Sonuç: Çalışmamızda, biparametrik ve multiparametrik MRG temelli radyomiks modellerinin klinik anlamlı PKa tanısı açısından performansları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığı ortaya konmuştur. Dinamik kontrastlı görüntülerden elde edilen radyomiks özelliklerinin tanısal performansı artırdığı gözlenmiş olsa da bu katkının anlamlı düzeyde olmadığı saptanmıştır.

Abstract:
Background and Purpose: The performances of biparametric and multiparametric MRI in diagnosing prostate cancer (PCa) have been investigated and compared in many studies. However, there is still no consensus on whether dynamic-contrast-enhanced sequences can be omitted in the diagnostic workup of PCa. Only a limited number of studies have investigated this research question from a radiomics-based perspective. The purpose of this study is to compare the performance of multiparametric and biparametric MRI-based radiomics models in the noninvasive prediction of clinically significant PCa.

Materials and Methods: Between January 2016 and January 2024, 158 patients who had at least one PI-RADS 3, 4, or 5 lesion detected on mpMRI and subsequently underwent biopsy were enrolled in the study. Biopsy results were used as the reference standard. The patients were divided into two subgroups for analysis: the clinically significant PCa group (n=90) and the clinically insignificant group (clinically insignificant PCa + negative, n=68). Lesions with an ISUP GG ≥ 2 were labeled and defined as csPCa.
To determine the most suitable common section for segmentation, lesions were assessed on T2-WI, DWI, ADC maps, and DCE sequences. After determining the section, two individual readers [S.D., S.S.] performed two-dimensional (2D) segmentation in all sequences. Subsequently, the 2D shape, intensity, and texture radiomics features obtained from T2-WI, DWI, DCE, and ADC maps were analyzed using the "Univariate feature ranking for classification using chi-square tests" technique. The "predictor importance score" (PIS) was calculated, and the top five shape, intensity, and texture features with the highest scores were selected for each sequence. Two separate decision tree models based on biparametric MRI-based and multiparametric MRI-based radiomics features were created. Five-fold cross-validation was used as a validation method for the decision tree models.
The performances of the biparametric and multiparametric decision tree models were measured by using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis and calculating the area under the curve (AUC). Sensitivity, specificity, accuracy, PPV, and NPV were calculated using the confusion matrix. The Wilcoxon Signed-Rank Test was used for the performance comparison of the biparametric MRI- and multiparametric MRI-based decision tree algorithms. A p-value of < 0.05 was considered statistically significant.

Results: For each of the sequences (T2-WI, DWI, ADC map, and DCE), the top five shape, intensity, and texture features with the highest PIS were selected. The intensity features of ADC and DWI, as well as the texture features of T2-WI, were more prominent in terms of their significance levels for both biparametric and multiparametric MRI-based decision tree algorithms. The biparametric (AUC=0.924) and multiparametric (AUC=0.941) MRI-based decision tree models individually demonstrated high performance, and the inclusion of DCE radiomics features further improved performance (0.924 vs. 0.941). However, the difference between the performances of the multiparametric and biparametric MRI-based models was not statistically significant (p=0.212). Although the radiomics features obtained from DCE contributed positively to model performance, this contribution was not statistically significant.

Conclusion: Our study suggests that the diagnostic performances of bpMRI- and mpMRI-based radiomics models have no significant difference in the diagnosis of csPCa. Although radiomics features derived from DCE images improved diagnostic performance, this contribution was not statistically significant.