Meme malign tümörlerinde doku analizinin radyolojik bulgulara katkısı
Contribution of tissue analysis to radiological findings in breast malignant tumors
Yazar: ONUR BECERİK
Danışman: PROF. DR. PINAR BALCI
Dokuz Eylül Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2020
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Meme = Breast ; Meme hastalıkları = Breast diseases ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Radyoloji = Radiology

Özet:
Amaç
Çalışmamızın amacı, meme kanseri tanısı ile Meme manyetik rezonans (MR) incelemesi yapılmış olguların görüntülerini doku analizi yöntemiyle inceleyerek, bu yöntemin ayırıcı tanıdaki yerini araştırmaktır. Çalışmamızda meme tümörlerinde MR görüntülerinden doku analizi ile elde edilecek parametreler ile immunhistokimya sonuçları arasındaki korelasyonun araştırılması amaçlanmıştır. MR görüntülerinden doku analizi ile elde edilen kantitatif verilerin immunhistokimya ile korele olabileceği, tümör özellik ve davranışlarının non-invaziv değerlendirilmesine olanak sağlayacağı öngörülmüştür.
Gereç ve Yöntem
Çalışmamıza Ocak 2016 ile Aralık 2019 tarihleri arasında meme tümörü ön tanısıyla MR incelemeleri yapılmış 115 hasta dahil edilmiş olup, hasta kayıtları ve görüntüleri retrospektif olarak değerlendirilmiştir. Dosya kayıtları veya patoloji sonuçları eksik olan, görüntüleme öncesinde cerrahi veya medikal tedavi görmüş hastalar, görüntü özellikleri inceleme için elverişli bulunmayan hastalar çalışma dışı bırakılmıştır. Çalışmaya dâhil edilen 98 hastanın görüntüleri, açık kaynak kodlu LIFEx yazılımına aktarılıp, piksel boyutu ayarlanması, gri seviye ayrıklaştırması ve gri seviye normalizasyonu işlemleri uygulanmıştır. Ardından lezyonun en geniş olduğu aksiyel kesitten ilgili bölge(region of interest – ROI) belirlenerek, bu ROI üzerinden her hasta için 38 adet doku özelliği hesaplanmıştır. 
Hastalar öncelikle dört gruba ayrılmıştır. Hastaların dağılımı normal olmadığı için önce Kruskal Wallis testi yapılmıştır. Bu işlemden sonra hangi grupların anlamlı farkı belirlediğini belirlemek için tamamlayıcı karşılaştırma teknikleri kullanılmıştır. Daha sonra, her meme tümör alt tipi Mann-Whitney U-testi ile diğerleriyle karşılaştırılmıştır. Ki67 proliferatif indeksi düşük veya yüksek olan meme tümörleri de karşılaştırılmıştır.
Bulgular:
Çalışmamızda tüm tümör alt tiplerini başarılı şekilde ayıran bir parametre bulunamamasına rağmen, ikili gruplar birbiriyle karşılaştırıldığında istatistiksel analizde Luminal A ve HER2 + grupları arasında GLRLM_HGRE, GLRLM_GLNU, GLRLM_RLNU, GLZLM_HGZE, GLZLM_GLNU, GLZLM_ZLNU değerlerinde anlamlı
farklılıklar izlenmiştir (P < .05). Çalışmamızda Luminal A ve HER2+ gruplarının diğer meme tümörleri ile karşılaştırmalı analizinde 38 adet doku özelliğinden sırasıyla 15 ve 8 özellik değerlerinde anlamlı farklılıklar izlenmiştir. Ki67 proliferatif indeksi düşük ve yüksek olan tümörler arasında 10 adet doku özelliğinde anlamlı farklılık izlenmiştir (P < .05).
Sonuç:
Çalışmamız; meme tümörlerinin MR görüntülerinden doku analizi aracılığıyla elde edilen kantitatif radyografik görüntüleme özelliklerinin meme kanseri alt tipleri ve Ki67 ekspresyonu ile ilişkili olduğunu göstermiştir. Doku analizi yöntemleriyle elde edilen bu parametrelerin geçerliliğinin doğrulanabilmesi ve referans değerler elde edilebilmesi açısından geniş hasta gruplarında standardize edilmiş ölçüm metotlarıyla yapılacak çalışmalara ihtiyaç vardır.

Abstract:
Purpose
The aim of this study was to examine the magnetic resonance (MR) images of patients with a diagnosis of breast tumor by texture analysis and to investigate its place in differential diagnosis. In our study, it is aimed to investigate the correlation between the parameters to be obtained by tissue analysis from MR images in breast tumors and immunohistochemistry. It is predicted that quantitative data obtained by tissue analysis from MR images may correlate with immunohistochemistry, and enable non-invasive evaluation of tumor features and behaviors.
Material and Method
Between January 2016 and December 2019, 115 patients who had undergone MR imaging with a pre-diagnosis of gastric tumor were included in the study. Patient records and images were evaluated retrospectively. Patients with missing file or pathology records, who had undergone surgical or medical treatment prior to imaging, and those whose MR images were not suitable for analysis were excluded. Images of 98 patients included in the study were transferred to the open source LIFEx software and pixel size adjustment, gray level discretization and gray level normalization procedures were applied. Then, ROI was determined from the axial slice where the lesion was the widest and a total of 38 texture features were calculated for each patient. 
Firstly, patients are divided into four groups. Since the distribution of the patients was not normal, first Kruskal Wallis test is performed. After this process, complementary comparison techniques are used in order to determine which groups are significantly different. Subsequently, we compared each breast tumor subtype with others using the Mann-Whitney U-test. We also compared breast tumors with low or high Ki67 proliferative index among themselves.
Results
Although; in our study we could not find a parameter that successfully differentiated all tumor subtypes, pairwise comparisons yielded better results. In the statistical analysis, GLRLM_HGRE, GLRLM_GLNU, GLRLM_RLNU, GLZLM_HGZE, GLZLM_GLNU, GLZLM_ZLNU values revealed significant differences among Luminal A and HER2+ groups (P < .05). In our study, in the comparative analysis of Luminal A and HER2 + groups with other breast tumors,15 and 8 out of 38 feature values are significantly different, respectively. Lastly, 10 out of 38 tissue features are significantly different between
tumors with low and high Ki67 proliferative index. (P <.05)
Conclusion
Our study showed that quantitative radiomics imaging features of breast tumour extracted from MRI are associated with breast cancer subtypes and Ki67 expression. Future larger studies are needed in order to further evaluate the findings.