Comparison of mega-press and short echotime press on classification of idh mutationusing machine learning at 3T
Makıne ögrenme kullanarak IDHmutasyonunun sınıflandırılmasındamega-press ve kısa eko zamanlı press'ın 3T'dakarsılastırılması
Yazar: AYHAN GÜRSAN
Danışman: DOÇ. DR. ESİN ÖZTÜRK IŞIK
Boğaziçi Üniversitesi / Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Malign gliom, beyinde sık görülen ve ölümcül bir kanser türüdür. Son Dünya
Saglık Örgütü (WHO) kriterleri, gliom sınıflandırmasına genetik mutasyonları dahil
etmistir. Bu mutasyonlardan biri, izositrat dehidrogenaz (IDH), derece II ve derece
III gliomlarda yaygın olup, kanser dokusunun metabolizması ile ilgilidir. IDH mutant
gliomlar, IDH vahsi tiplerinden daha iyi prognoza sahiptir. Bu mutasyonun bir sonucu
olarak onko-metabolit 2-HidroksiGlutarat (2HG), tümör dokusunda birikir. IDH mutasyonunun
cerrahi prosedürden önce tespiti tedavi planlamasında önemli bir rol oynayabilir.
Manyetik rezonans spektroskopi (MRS), IDH mutasyon bilgisi saglamak için
kullanılabilecek noninvaziv bir tekniktir.Bu çalısmada, ilk olarak, 3 boyutlu basılmıs
bir MRS fantom, MRS sekanslarının uzaysal dagılım performanslarını analiz etmek için
tasarlanmıs ve üretilmistir. Daha sonra çalısmaya, IDH durumu immünohistokimya
ile saptanmıs 82 gliom hastası dahil edilmistir. Kısa eko zamanlı Nokta Çözünürlüklü
Spektroskopi (PRESS) ve Mescher-Garwood PRESS (MEGA-PRESS) MRS dizileri, 3T
Siemens MRG tarayıcısında elde edilmistir. IDH mutasyonu tespitinde makine ögrenme
modellerinde öznitelik olarak metabolit konsantrasyonları kullanılmıstır. Sonuçlarımız,
kısa TE PRESS profilindeki öznitelikleri kullanan karar agacı modelinin, IDH mutasyonunu
% 75 dogrulukla tespit edebilecegini, MEGA-PRESS ile elde edilebilecek maksimum
dogrulugun ise % 68 oldugunu göstermistir. Bu çalısmada üretilen MRS fantomu,
yeni MRS darbe sekansları için bir dogrulama aracı olarak kullanılabilir. Gelecekteki
çalısmalarımız gliomlardaki diger genetik degisiklikleri daha büyük bir hasta populasyonunda
tespit etmeyi hedeflemektedir.

Abstract:
Malignant glioma is a type of frequent and lethal cancer the brain. Recent
World Health Organization (WHO) criteria has included genetic mutations in glioma
classification. One of these mutations, isocitrate dehydrogenase (IDH) is common in
grades II and III gliomas, and has been related to metabolism of the cancer tissue.
IDH mutant gliomas have better prognosis than IDH wild type ones. As a result of
this mutation, an onco-metabolite 2-HydroxyGlutarate (2HG) accumulates in tumor
tissue. Detection of IDH mutation before surgical procedure could play an important
role in treatment planning. Magnetic resonance spectroscopy (MRS) is a noninvasive
technique that could be used to provide IDH mutation information. In this study, first,
a 3D printed MRS phantom was designed and produced to analyze spatial distribution
performances of MRS sequences. Then, 82 glioma patients, whose IDH status have
been determined by immunohistochemistry, have been included. Short echo time Point
Resolved Spectroscopy (PRESS) and Mescher-Garwood PRESS (MEGA-PRESS) MRS
sequences were acquired on a 3T Siemens MRI scanner. Metabolite concentrations
have been estimated with LCModel spectal fitting program using corresponding basis
sets. Machine learning models have been developed to determine IDH mutation using
metabolite concentrations as features. Our results indicated that a decision tree model
using features from short TE PRESS profile could detect IDH mutation with 75%
accuracy, while maximum accuracy attainable with MEGA-PRESS was 68%. The
MRS phantom that was produced as a part of this study could be used as a validation
tool for new MRS sequences. Future studies will aim to detect other genetic alterations
in gliomas on a larger patient cohort.