Radyolojik ileri görüntüleme tekniklerinin intrakranyal kitlelerin tanısına katkısının araştırılması
Contribution of advanced radiological imaging techniques to the diagnosis of intracranial masses
Yazar: HÜSEYİN KASAP
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET ÖZTÜRK
Selçuk Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2021
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Beyin hastalıkları = Brain diseases ; Beyin neoplazmları = Brain neoplasms ; Derin öğrenme = Deep learning ; Glioma = Glioma ; Görüntüleme = Imaging ; Görüntüleme teknikleri = Imaging techniques ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Perfüzyon görüntüleme = Perfusion imaging ; Radyografi = Radiography

Özet:
Nöroepitelyal doku tümörleri, histolojik olarak heterojen yapıdadır. Glial tümörlerin, konvansiyonel MRG ile ancak %55-83 arasında derecesi belirlenebilir. Belirgin vasküler proliferasyon, anjiyogenez ve mikrovasküler heterojenite, yüksek dereceli gliomaları düşük dereceli gliomalardan ayıran başlıca patolojik özelliklerdir. MR perfüzyon görüntüleme, mikroskobik düzeyde kan akımını gösteren, tümör damarlanmasını kan beyin bariyeri henüz bozulmasa da indirekt, kalitatif ve kantitatif olarak tanımlayan haritalar tanımlar. Bunlardan en önemlisi rCBV haritaları olup, yüksek rCBV, yüksek dereceli tümörler ile ilişkilidir.
Bu çalışmada, beyin tümörlerinin tanısında ve derecesinin belirlenmesinde tümörün vasküler heterojenitesinin önemi değerlendirilmiş, bu vasküler heterojenitenin, denetimsiz bir derin öğrenme yöntemiyle konvansiyonel ve perfüzyon MRG görüntüleri kullanılarak, WHO 2016 sınıflamasına göre düşük ve yüksek dereceli malign tümörlerin ayırt edilmesine katkısı araştırılmıştır.
Çalışmada, düşük dereceli glial tümörler (Derece 1 ve Derece 2) 19 olgu, yüksek dereceli glial tümörler (Derece 3 ve Derece 4) ise 33 olgu ile temsil edilmektedir. SSS tümörlerinin değerlendirilmesi için uygulama tarafından 4 vasküler alt tip kodlandı ve ele alındı: Yüksek Anjiyojenik Tümör bölgesi (YAT), Düşük Anjiyojenik Tümör bölgesi (DAT), potansiyel Tümör infiltre Periferik Ödem (TPÖ) ve saf Vazojenik Periferal Ödem (VPÖ). MRG'de T1 aksiyel, T1 FLAIR ve T1 kontrastlı aksiyel seriler kullanılarak üç boyutlu olarak işaretlenmiş, perfüzyon MRG ile de rCBV ve rCBF, verileri ile üç boyutlu işaretlenen alanların kontrastlanma ve sinyal özelliklerine ait veriler elde olunmuştur. Düşük ve yüksek dereceli tümörlere ait perfüzyon MRG verileri şöyleydi; rCBV değeri yüksek dereceli glial tümörlerin kontrastlanan kısmında ortalama 3,16 ± 0,89 düşük dereceli glial tümörlerde ise ortalama 2,12 ± 0,72 olup kesme noktası >2,78 eşik değer alındı (Sensitivite %72,70 spesifite %78,90). YAT'de yüksek ve düşük dereceli glial tümörlerde sırasıyla ortalama 4,58 ± 1,32; 3,00 ± 1,16, DAT'de 2,82 ± 0,57; 1,93 ± 0,60 TPÖ'de 1,66 ± 0,45;1,00 ± 0,39; VPÖ'de 0,80 ± 0,25; 0,51 ± 0,20 olarak bulunmuştur. Düşük- yüksek dereceli glial tümör ayrımında kesme noktası YAT, DAT, TPÖ ve VPÖ sahalarında ölçülen rCBV değerleri için ise sırasıyla >3,33, >2,32, >1,11 ve >0,61 olarak alınmıştır. Bu veriler ışığında kontrastlanan tümörde, YAT'de, DAT'de, TPÖ'de ve VPÖ'de; rCBV ve rCBF değerleri yüksek dereceli tümörlerde daha yüksek olup, aralarındaki fark istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Çalışmada ayrıca WHO Derece 3 ve Derece 4 glial tümörlerin ayrımında perfüzyon parametrelerinde uygun bir kesme değeri belirlenemedi. 
Çalışmada tümör tespitinden, doku segmentasyonuna ve vasküler heterojenitenin tanımlanmasına kadar tüm işlemler denetimsiz olarak yapılmış olup hem düşük hem de yüksek dereceli glial tümörlerin vasküler heterojenitesinin tümör derecesi ile ilişkisinin doğru sınıflandırılması için derin öğrenme CNN yaklaşımının uygulanabilirliğini göstermekte, sinir ağlarının önceden özellik seçimi veya insan yönlendirmeli eğitim olmadan temel görüntüleme bileşenlerini öğrenebildiğini gösterilmiştir. HTS uygulaması tarafından denetimsiz bir şekilde etiketlenen vasküler alt gruplar arasında hem aynı hastada tümörün farklı alanlarında, hem de farklı dereceli glial tümörlerde perfüzyon parametrelerinin farklı olduğu gösterilmiş, perfüzyon MRG çalışmalarında en önemli kısıtlılık ve tekrar edilebilirliğin düşük olduğu konu olan ROI ölçümü de yapay zekâ yardımıyla hassas bir şekilde gerçekleştirilmiştir.
Tümörün en doğru derecesinin belirlenmesinde en yüksek anjiojenik kısımdan elde edilen perfüzyon MRG verilerinin kullanılmasının önemi dikkat çekici olup, günlük pratikte oldukça faydalı ve karar vermeye yardımcı olacaktır. Ayrıca konvansiyonel MRG incelemesinde kontrast tutulumu göstermese dahi peritümöral ödemin bir kısmında da rCBV rCBF değerlerindeki anlamlı artış gözlenmekte ve uygulama tarafından potansiyel tümör infiltre alan (TPÖ) olarak kodlandığı görülmektedir. Bu TPÖ alanının özellikle yüksek dereceli glial tümörlerde çok büyük olasılıkla nüks ya da rezidüel tümör dokusundan sorumlu olabileceği düşünülmüştür.

Anahtar Sözcükler: Derin Öğrenme; Glial Tümör; Perfüzyon MRG; rCBV; Yapay Zekâ

Abstract:
Neuroepithelial tissue tumors are histologically heterogeneous. The grade of glial tumors can only be determined between 55-83% with conventional MRI.  Vascular proliferation, angiogenesis, and microvascular heterogeneity are the main pathological features that distinguish high-grade gliomas from low-grade gliomas. Perfusion MRI defines tumor vasculature indirectly, qualitatively, and quantitatively by using, microscopic blood flow, even though the blood-brain barrier is still intact. The most important parameters are rCBV maps. High rCBV values are associated with high-grade tumors.
In this study, the importance of the vascular heterogeneity of the tumor in the diagnosis and determination of the degree of brain tumors was evaluated. This vascular heterogeneity was assessed by an unsupervised deep learning method, using conventional and perfusion MRI images. According to the WHO 2016 classification, it has been investigated that glial tumors can be distinguished as low and high grade.
In the study, there were 19 cases with low grade glial tumors (Grade 1 and Grade 2) and 33 cases with high grade glial tumors (Grade 3 and Grade 4). For the evaluation of CNS tumors, 4 vascular subtypes were coded and addressed by the application. These are High Angiogenic Tumor (HAT), Low Angiogenic Tumor (LAT), potentially Tumor Infiltrating Peripheral Edema (IPE) and pure Vasogenic Peripheral Edema (VPE). T1 axial, T1 FLAIR and T1 contrast-enhanced axial series were used in MRI. Using three-dimensionally labeled ROI, rCBV and rCBF perfusion data were obtained. The mean rCBV value was 3.16 ± 0.89 in the enhancing part of high-grade glial tumors and 2.12 ± 0.72 in low-grade glial tumors, and the cut-off point was> 2.78 (Sensitivity 72.70% specificity 78.90%). rCBV values obtained in high and low-grade glial tumors, respectively; In HAT, an average of 4.58 ± 1.32; 3.00 ± 1.16, 2.82 ± 0.57; 1.66 ± 0.45 at LAT; 1.00 ± 0.39; 1.93 ± 0.60 at IPE; 0.80 ± 0.25; 0.51 ± 0.20 in VPE. The cut-off point rCBV values in the differentiation of low-high grade glial tumors in the HAT, LAT, IPE and VPE areas were; > 3.33,> 2.32,> 1.11 and> 0.61. In enhancing tumor, HAT, LAT, IPE and VPE; rCBV and rCBF values were higher in high grade tumors, the difference between them was statistically significant. 
In the study, all procedures from tumor detection to tissue segmentation and definition of vascular heterogeneity were performed unsupervised. It has been shown that with deep learning to accurately classify the relationship of vascular heterogeneity to tumor grade of both low- and high-grade glial tumors, it has been shown to be able to learn the basic imaging components without prior feature selection or human-directed training. It has been shown that perfusion parameters differ both in different areas of the tumor in the same patient and in different grades of glial tumors among the vascular subgroups labeled unsupervised by the HTS application. The ROI measurements, which is the most important limitation and repeatability problem in perfusion MRI studies, was performed precisely with the help of artificial intelligence.
The importance of using the perfusion MRI data obtained from the highest angiogenic part in determining the most accurate grade of the tumor is remarkable, it is very useful in daily practice and will help to make the last decision. In addition, a significant increase in rCBV and rCBF values is observed in some of the peritumoral edema, even if contrast enhancement is not shown in conventional MRI. This area was coded by the application as a potential tumor-infiltrating area (IPE). It was thought that this area of IPE could be most likely responsible for recurrence or residual tumor tissue, especially in high-grade glial tumors.

Keywords: Deep Learning; Glial Tumors; Perfusion MRI; rCBV; Artificial Intelligence