Soliter pulmoner nodüllerin benign-malign ayrımında ve akciğer kanseri histolojik alt tiplerinin tahmininde Radyomiks çalışmalarının yeri.
The role of Radiomics studies in differentiating benign from malignant solitary pulmonary nodüles and in predicting lung cancer histological sub-types
Yazar: AYDAN AHMADOVA
Danışman: PROF. NAİM CEYLAN
Ege Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2020
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Akciğer neoplazmları = Lung neoplasms ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Radyomikler = Radiomics ; Soliter pulmoner nodül = Solitary pulmonary nodule ; Teşhis = Diagnosis ; Teşhis teknikleri ve prosedürleri = Diagnostic techniques and procedures ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
GİRİŞ-AMAÇ:

Radyomiks, tıbbi görüntüleme verilerine özel algoritmalar uygulayarak akciğerde görülen soliter
pulmoner nodüllerin yanısıra tümör histolojik alt tiplerinin fenotipik özelliklerini invaziv
olmayan bir şekilde ölçebilir. Çalışmamızda yapay zeka yazılım programı kullanarak radyomiks
özellikler ile soliter pulmoner nodüllerin benign-malign ayırımı arasındaki ilişkiyi araştırdık.
Ayrıca, çalışmamızda benign -malign nodül ayırımında önemli parametrelerden biri olan nodül
boyutu ile radyomiks kantitatif parametreler arasındaki korelasyon ve akciğer kanserli olgularda bu
Radyomiks özelliklerın tümör histolojik alt tiplerini tahmin etmedeki etkinliği araştırılmıştır.

GEREÇ VE YÖNTEM:

Çalışmamızda 2015 Ocak-2020 Mart tarihleri arasında Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Göğüs
Cerrahi Anabilim dalında SPN nedeniyle opere edilmiş ve histopatolojik olarak tanısı doğrulanmış
214 Olgu araştırılmıştır. Bu olgulara ait arşivimizde mevcut ve operasyon öncesi çekilmiş Toraks
BT görüntüleri retrospektif olarak toplanmıştır. Olguların Toraks BT görüntüleri SECTRA iş
istasyonundan Radyomiks –Yapay Zeka uygulaması olan LifeX yazılım programına entegre
edilmiş ve nodüller segmente ve ekstrakte edilerek radyomiks kantitatif parametre ölçümleri
yapılmıştır. Elde edilen parametreler ile  soliter pulmoner nodüllerin histopatolojik tanıları
arasındakı korelasyon  SPSS 23.0 programı kullanılarak Spearman korelasyon testi ve Kruskal

Wallis testi kullanılarak istatistiksel olarak değerlendirilmiştir.

BULGULAR:
Araştırmaya 214 hasta katılmıştır. Toplam 214 hastanın 135'i (%63'ü) erkek ve 79'u (%37'si )
kadındı. Olguların yaş aralığı, 35-82; ortalama, 55 yıl) idi. Hastalardan 174'ü (%81,3) malign,
40'ı ise (%18,6) benign histopatolijk tanı almıştı. Toplam 174 malign nodülden 32'si (%18,3)
SCC, 69'u (%39,6) Adenokarsinom, 51'i (%29,3) Metastaz ve 13'ü (%7,4) diğer daha nadir
görülen akciğer kanser histolojik alt tipleri idi. Bu çalışmada BT görüntülerinde tanımlanmış
soliter pulmoner nodüllerden vaka başına toplam 55 radyomik özellik istatistiksel olarak analiz
edilmiştir.
Tüm istatistiksel hipotez kontrolleri 0,05 önem seviyesinde gerçekleştirilmiş, yani p<0,05 değeri
istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir. SPN'lerde benign-malign ayırımında 5 parametre:
HISTO_Skewness, GLRLM_SRE, GLRLM_LRE, GLRLM_LRLGE, GLRLM_RP istatistiksel
anlamlı (p <0,05) olarak sonuçlanmıştır.
Sonraki aşamada nodül boyutu ile SPN'lerin malign-benign ayırımı arasındaki korelasyonu
araştırmak amacıyla 1.5 cm sınır değer kabul edilerek (çapı >1,5 cm olan toplam 129 nodülün
108'i malign (%83,7) ve 21'i (%16,2) benigndi) gruplar arası doğrusal ilişki Spearman korelasyon
testi ile incelenmiştir. CONVENTİONAL_HUmax, HISTO_Skewness, GLCM_Contrast
parametreleri 1,5 cm'den büyük nodüllerde SPN benign-malign ayırımında istatistiksel olarak
anlamlı olarak sonuçlanmıştır. 3 parametrenin ROC eğrileri analiz edilerek duyarlılık ve
özgüllükleri hesaplanmış olup CONVENTİONAL_Humax değerinin sensitivitesi %75, spesifitesi
%62, HISTO_Skewness'inki sırasıyla %66 ve %67, GLCM_Contrast'ınki ise %70, %60 olarak
hesaplandı. Araştırmamızın son aşamasında histopatoljik olarak SCC ve Adenokarsinom (27 SCC
ve 47 Adenokarsinom) tanısı almış toplam 74 olgunun radyomik özelliği analiz edildi. SCC-
Adenokarsinom ayırımında SHAPE_Volume (# vx), SHAPE_Volume (ml), GLRLM_SRLGE,
GLZLM_ZLNU istatistiksel (p<0,005) anlamlı olarak bulundu.

SONUÇ:

BT görüntülerinden yapay zeka yazılım programları ile elde edilmesine dayanan radyomiks
özellikler, soliter pulmoner nodüllerin benign- malign ayırımında, akciğer kanser histolojik alt
tiplerinin tahmininde non invaziv yöntem olarak kullanılabilir. Bizim çalışmamızda 5 radyomiks
özellik: HISTO_Skewness, GLRLM_SRE, GLRLM_LRE, GLRLM_LRLGE, GLRLM_RP, çapı
1.5cm den büyük nodüllerde ise CONVENTİONAL_HUmax, HISTO_Skewness,

GLCM_Contrast gibi kantitatif parametreler SPN lerin benign-malign ayırımında istatistiksel
olarak anlamlı (p <0,05) ve duyarlılık açısından en iyi performans gösteren parametreler olarak
bulundu.

Anahtar Kelimeler : SPN; Akciğer kanseri; Benign- Malign nodül; Radyomiks; Yapay Zeka

Abstract:
INTRODUCTION-PURPOSE:

Radiomics can non-invasively measure phenotypic characteristics of solitary pulmonary nodules
as well as tumor histological subtypes by applying feature algorithms to medical imaging data. In
our study, we investigated the relationship between radiomic features and benign-malignant
differentiation of solitary pulmonary nodules using an artificial intelligence software program. In
addition, in our study, the correlation between nodule size, which is one of the most important
parameters in differentiating benign from malignant nodules, and the radiomic features we
obtained, and finally, the effectiveness of these quantitative parameters in predicting tumor
histological subtypes in patients with lung cancer were investigated.

MATERIALS AND METHODS:

In our study, 214 cases who were operated and histopathologically evaluated for SPN in Ege
University Faculty of Medicine, Chest Surgery Department between January 2015 and March 2020
were investigated. Thoracic CT scans of these cases available in our archive and performed before
the operation were collected retrospectively. Thorax CT images of the cases were integrated from
the SECTRA workstation into the LifeX software program, which is a Life X Radiomic-Artificial
Intelligence application, and the nodules were segmented and extracted, and radiomic quantitative
parameter measurements were made. The correlation between the obtained parameters and

histopathological diagnoses of solitary pulmonary nodules was evaluated statistically using the
Spearman correlation test and Kruskal Wallis test using the SPSS 23.0 program.

RESULTS:

214 patients participated in the study. 135 (63%) of 214 patients were male and 79 (37%) were
female. Patient range from 35-82 years of age with the average of 55 years.
174 of the patients (81.3%) were diagnosed as malignant and 40 (18.6%) as benign
histopathologically. Of the 174 malignant nodules, 32 (18.3%) were SCC, 69 (39.6%) were
Adenocarcinoma, 51 (29.3%) were metastases and 13 (7.4%) were other rare histological subtypes
of Lung Canser. In this study, a total of 55 radiomic features per case from solitary pulmonary
nodules identified on CT images were analyzed statistically.
All statistical hypothesis checks were carried out at the 0.05 significance level, so p <0.05 was
considered statistically significant. In differentiating benign from malignant SPNs, 5 parameters:
HISTO_Skewness, GLRLM_SRE, GLRLM_LRE, GLRLM_LRLGE, GLRLM_RP were
statistically significant (p <0.05).
Next, in order to investigate the correlation between nodule size and malignant-benign
differentiation of SPNs, the 1.5 cm limit value was setted (108 of 129 nodules with a diameter> 1.5
cm were malignant (83.7%) and 21 (16%, 2) was benign ) and linear relationship was examined by
Spearman correlation test. CONVENTİONAL_HUmax, HISTO_Skewness, GLCM_Contrast
parameters resulted in statistically significant differentiation between benign and malignant SPN in
nodules larger than 1.5 cm. The sensitivity and specificities of the 3 parameters were analyzed by
analyzing the ROC curves, and the sensitivity and specificity of the CONVENTIONAL_Humax
value were 75%, the specificity was 62%, the HISTO_Skewness was 66% and 67%, and the
GLCM_Contrast was calculated as 70%, 60%. Finally, the radiological characteristics of 74 cases
who were diagnosed histopathologically as SCC and Adenocarcinoma (27 SCC and 47
Adenocarcinoma) were analyzed. SHAPE_Volume (# vx), SHAPE_Volume (ml),
GLRLM_SRLGE, GLZLM_ZLNU were found statistically significant (p <0.005) in differentiating
SCC from Adenocarcinoma.

CONCLUSION:
Radiomic features obtained from CT images via artificial artificial intelligence software programs
can be used as a non-invasive method in differentiatiating of benign from malignant solitary
pulmonary nodules and prediction of lung cancer histological subtypes. In our study, 5 radioomics

properties: HISTO_Skewness, GLRLM_SRE, GLRLM_LRE, GLRLM_LRLGE, GLRLM_RP and
quantitative parameters such as CONVENTIONAL_HUmax, HISTO_Skewness, GLCM_Contrast
in nodules larger than 1,5 cm were found statistically significant (p<0,005) and the best
performing parameters regarding sensitivity, respectively.

KEYWORDS: SPN; Lung cancer; Benign- Malignant nodule; Radiomics; Artificial intelligence