Kolesteatom ve NON-kolesteatom otitis media hastalarının bilgisayarlı tomografi görüntüleri üzerinden makine öğrenmesi yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of cholesteatom and NON-cholesteatom otitis media patients in computerized tomography images by machine learning methods
Yazar: RUSLAN MAMMADZADA
Danışman: PROF. ŞÜKRÜ MEHMET ERTÜRK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BARBUROĞLU
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Kolestatoma = Cholesteatoma ; Kulak hastalıkları = Ear diseases ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Otitis media = Otitis media ; Tomografi-x ışınlı-bilgisayarlı = Tomography-x ray-computed

Özet:
GİRİŞ VE AMAÇ: Kronik otitis media(KOM) timpan zarı perforasyonunun sonucu olarak
otore ile kendini gösteren orta kulak ve mastoid kavitenin enflamasyonudur. Kolesteatomla
seyreden ve kolesteatomsuz olmak üzere iki ana alt gruba ayrılmaktadır. Kolesteatom orta kulak
boşluğunda keratin birikimi ile karakterize, kemik rezorpsiyonu, intra ve ekstrakranial
komplikasyonlar ile seyir gösteren non-neoplastik lezyon olup erken tanı konarak cerrahi tedavi
gerektirmektedir.
Günümüzde Kolesteatomlu ve kolesteatomsuz orta kulak enflamasyonunun tanısı
kemik yapılarda erozif değişiklikler ve enflamasyon lokalizasyonu incelenerek Yüksek
Rezolüsyonlu Bilgisayarlı Tomografi ile ayırt edilebilmekle birlikte tarif edilen özellikler kesin
tanı için yetersiz kalabilmektedir. Kolesteatom ve non-kolesteatom kronik otitis media
hastalarının preoperatif değerlendirilmesi ve tedavi yaklaşımı farklı olup, kolesteatom tanısı
Difüzyon Ağırlıklı Manyetik Rezonans Görüntülemesiyle tespit edilebilse de sağlık sistemi için
yüksek maliyet oluşturmakta ve ayrıca tanı konma süresini uzatmaktadır. Buradan yola çıkarak
yürütülen bu çalışmada bahsi geçen maliyet ve zorlukların makine öğrenmesi yöntemleri ile en
aza indirgenmesi ve karar destek sistemi oluşturulması planlanmaktadır.

GEREÇ VE YÖNTEMLER: Çalışmamız İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakultesi Kulak,
Burun, Boğaz Hastalıkları Anabilim Dalı'nda 2018-2022 yılları arasında KOM nedeniyle opere
edilmiş tanı almış hastalara ait preoperatif temporal yüksek çözünürlü Bilgisayarlı Tomografi
BT kesitleri retrospektif olarak iki radyolog tarafından değerlendirildi. Orta kulak boşluğunda
enflamatuar yumuşak doku değerleri barındıran hastalar seçilerek çalışmamızın konusu olan
tekstür analizi parametreleri incelendi. Tekstür analizi için iki radyolog tarafından, Canon
firmasına ait 'OLEA' yazılımı üzerinden serbest el region of interest (ROI) yerleştirilerek
volümetrik segmentasyonları yapıldı. Görüntüler normalize edilerek, aykırı pikseller +/-3 sigma
tekniği ile çıkarıldı. Pikseller yeniden şekillendirildi, gri seviyeler diskretize edildi.Tekstür

2

analizi parametrelerinden kolesteatomlu ve kolesteatomsuz grupta istatiksel olarak anlamlı
farklılık gösteren özellikler saptandı. Olea yazılımında olan Pyradiomics tabanlı öznitelikler
çıkarıldı. Veriler standardize edildi. Öznitelik seçilimi aşamasında, intra-class
correlations(ICC) analizi (threshold 0.75) ile tekrarlanabilir öznitelikler seçildi. Pearson
korelasyon değerine göre birbiri ile 0.7'den fazla korelasyon göstermeyen öznitelikler üçüncü
aşamaya alındı. Son aşamada wrapper tabanlı ardışık öznitelik seçim algoritması (AÖS)
kullanılarak öznitelikler seçildi. Lojistik Regresyon(LR) ve Destek vektör makineleri(SVM)
algoritmaları kullanılarak modeller oluşturuldu. Çift katmanlı çapraz validasyon tekniği ile
modellerin optimizasyonu sonrasında validasyonu yapıldı.

BULGULAR: Çalışmaya operasyonla kolesteatom ve non-kolesteatom KOM tanısı alan,
preoperatif Yüksek Rezolüsyonlu Bilgisayarlı Tomografi (YÇBT) tetkikinde orta kulak
boşluğunda enflamatuar yumuşak doku değerleri barındıran ve histopatolojik olarak verifiye 46
kolesteatomlu ve 39 kolesteatomsuz olmakla toplamda 85 hasta dahil edildi. Her görüntüden
111 öznitelik (17 shape,19 first order, 24 GLCM, 5 NGTDM, 16 GLRLM, 16 GLSZM, 14
GLDM) çıkarıldı. Tekstür analizinde 111 öznitelikten 56 tanesi Mann-Whitney ve Student-T
testlerinde anlamlı farklılık göstermekte olup ICC analizi sonrasında bu parametrelerden 44'ü
0.75 üzerinde bulundu. Pearson korrelasyon analizi ve wrapper tabanlı ardışık öznitelik seçimi
sonrasında 9 parametre ile SVM ve LR modellerinde doğruluk oranları hesaplandı. Lojistik
Regresyon'da AUC değeri 0.82, Doğruluk %74, Duyarlılık %76, Özgüllük %81, PPD: %80,
NPD ise %74 olarak hesaplandı. SVM'de ise AUC değeri 0.78, Doğruluk %64, Duyarlılık %63,
Özgüllük %72, PPD: %68, NPD ise %70 olarak hesaplandı. Sonuç olarak YÇBT'de makine
öğrenmesi yöntemleri ile yapılan çalışmada Lojistik Regresyon modeli Destek Vektör
makineleri'ne göre daha başarılı bulundu.

Abstract:
İNTRODUCTİON AND AİM: Chronic otitis media is an inflammation of the tympanic cavity
and mastoid cavity manifested by otorrhea due to perforated tympanic membrane. It is divided
into subgroups with and without cholesteatoma. Cholesteatoma is characterized by keratin
deposition in the middle ear cavity, bone resorption, intra and extracranial complications, which
requires early diagnosis and surgical treatment.
Nowadays, the diagnosis of middle ear inflammation with and without cholesteatoma
can be differentiated by High Resolution Computed Tomography by examining erosive changes
in bone structures and inflammation localization, but the described features may be insufficient
for a definitive diagnosis. The preoperative evaluation and treatment approach of cholesteatoma
and non-cholesteatoma chronic otitis media patients are different, and although the diagnosis
of cholesteatoma can be detected by Diffusion-weighted Magnetic Resonance imaging, it
creates a high cost for the health system and also prolongs the diagnosis time. Based on this, to
minimize the costs and difficulties it is planned to create a decision support system with
machine learning methods.

MATERIALS AND METHODS: Preoperative Temporal High Resolution Computed
Tomography of patients who were diagnosed with chronic otitis media with or without
cholesteatoma by operation in Istanbul University Istanbul Medical Faculty Ear, Nose and
Throat Department between 2018 and 2022 were evaluated retrospectively by two radiologists.
Patients with inflammatory soft tissue components in the tympanic cavity were selected and the
texture analysis parameters, which are the subject of our study, were examined. For texture
analysis, volumetric segmentation was performed by two radiologists by placing a free-hand
region of interest (ROI) on Canon's 'OLEA' software.
The images were normalized and outlier pixels were removed with +/-3 sigma
technique. Pixels were reshaped, gray levels were discretized. Among the texture analysis
parameters, features that showed statistically significant differences in the groups with and

5

without cholesteatoma were determined. Pyradiomics based features in Olea software have
been removed. Data were standardized. In the feature selection phase, reproducible features
were selected with intra-class correlations(ICC) analysis (threshold 0.70). The features that did
not correlate more than 0.7 with each other according to the Pearson correlation value were
included in the third stage. At the last stage, the features were selected using the wrapper-based
sequential feature selection algorithm. Models were created using support vector machines
(SVM) and Logistic Regression (LR) methods. After the optimization of the models with the
double-layered cross-validation technique, validation was performed.

RESULTS: A total of 85 patients, 46 with cholesteatoma and 39 without cholesteatoma, who
were diagnosed with cholesteatoma and non-cholesteatoma COM, had inflammatory soft tissue
values in the middle ear cavity in preoperative High Resolution Computed Tomography
(HRCT) and were histopathologically confirmed, were included in the study. 111 features (17
shapes, 19 first order, 24 GLCM, 5 NGTDM, 16 GLRLM, 16 GLSZM, 14 GLDM) were
extracted from each image. In the texture analysis, 56 of 111 features showed significant
differences in Mann-Whitney and Student-T tests, and 44 of these parameters were found above
0.75 after ICC analysis. After Pearson correlation analysis and wrapper-based sequential feature
selection, accuracy rates were calculated in SVM and LR models with 9 parameters. In Logistic
Regression, AUC value was 0.82, Accuracy 74%, Sensitivity 76%, Specificity 81%, PPD: 80%,
NPV 74%. In SVM, the AUC value was 0.78, Accuracy 64%, Sensitivity 63%, Specificity 72%,
PPD: 68%, NPV 70%. As a result, a study with machine learning methods in HRCT, the
Logistic Regression model was found to be more successful than the Support Vector machines.