Larenks kanseri hastalarında 18F-FDG PET-BT görüntülemede kullanılan radiomiks özelliklerinin lenf nodu evrelemede klinik rolü ve katkısı
The clinical role and contribution of radiomics features in lymph node staging in patients with laryngeal cancer using 18F-FDG PET-BT imaging
Yazar: EDANUR TOPAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE GÖKNUR IŞIK
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Amaç: Çalışmamızda, larenks kanseri hastalarında, 18F-FDG PET-BT görüntülerinden elde
edilen radiomiks özelliklerin, lenf nodu evrelemesinde klinik rolü ve katkısını belirlemek
amaçlanmıştır. Elde edilen radiomiks özelliklerin, metastatik lenf nodlarını tespitindeki
doğruluğunu değerlendirmek ve makine öğrenmesi modelleri ile bu doğruluğu iyileştirmek
hedeflemiştir.
Gereç ve Yöntem: Çalışmamıza, larenks kanseri tanısıyla evreleme amaçlı 18F-FDG PET-
BT görüntülemesi yapılan 205 hastadan elde edilen 706 servikal lenf nodu dahil edilmiştir.
Manuel segmentasyon yöntemiyle 18F-FDG PET-BT görüntülerinden elde edilen 125
radiomiks özelliği içinden önem katsayısı en yüksek sekiz temel radiomiks özelliği
çıkarılmıştır. Bu özellikler, Gradyan Güçlendirme, Zayıf Gradyan Güçlendirme, Lojistik
Regresyon ve Random Forest gibi makine öğrenmesi modelleri kullanılarak analiz edilmiştir.
Modellerin performansları doğruluk, kesinlik (precision), AUC ve diğer istatistiksel
parametrelerle karşılaştırılmıştır. Ayrıca, radiomiks modellerin klinik uygulama potansiyeli
değerlendirilmiştir.
Bulgular: Çalışmaya katılan hastaların %91,7'si erkek olup ortanca yaş 64'tür. Primer tümör
yerleşimi %54,1 glottik, %43,4 supraglottik ve %2,4 subglottik olarak bulunmuştur. PET/BT
analizinde histopatolojik olarak doğrulanan toplam 228 metastatik lenf nodu tespit edilmiştir.
SUVmax ortalaması metastatik ve benign lenf nodlarında sırası ile 9,6 ve 2,1 bulunmuştur (p
<0.001). Ayrıca %87,2 duyarlılık ve %88,9 özgüllük ile SUVmax cut-off değeri 2,7 olarak
belirlenmiştir. Gradyan Güçlendirme modeli, metastatik lenf nodlarını tespitinde %86
doğruluk, %86,3 pozitif prediktif değer ve 0,87 AUC değeri ile en iyi sonuçları vermiştir.
Diğer modellerle karşılaştırıldığında, Zayıf Gradyan Güçlendirme modeli %85,8 doğruluk,
Lojistik Regresyon %85,2 doğruluk ve Random Forest modeli %84,8 doğruluk oranlarına
ulaşmıştır. 18F-FDG PET-BT görüntülerinin okuyucu bazlı klasik değerlendirilmesiyle %93
duyarlılık, %84,1 özgüllük, %73,6 PPV, %96,2 NPV ve %87 doğruluk oranları elde edilmiştir.
Sonuç: Larenks kanseri hastalarında radiomiks özelliklerin lenf nodu evrelemesinde klinik
anlamlı bir katkı sunduğu görülmüştür. Gradyan Güçlendirme modeli, yüksek doğruluğu ve
klinik uygulanabilirliğiyle öne çıkmıştır. Bu çalışma, radiomiks analizin lenf nodu
metastazlarını öngörmede etkili bir araç olabileceğini ve klinik karar destek sistemlerine
entegre edilme potansiyelini göstermektedir.

Abstract:
Objective: This study aimed to evaluate the clinical role and contribution of radiomics
features extracted from 18F-FDG PET/CT images in lymph node staging of laryngeal cancer
patients. Additionally, it sought to assess the accuracy of these radiomics features in detecting
metastatic lymph nodes and to enhance this accuracy using machine learning models.
Materials and Methods: A total of 706 cervical lymph nodes obtained from 205 laryngeal
cancer patients who underwent 18F-FDG PET-CT imaging for staging purposes were
included in the study. From these images, 125 radiomics features were extracted using manual
segmentation. The eight most significant radiomics features, based on their importance scores,
were selected for analysis. Machine learning models, including Gradient Boosting, Weak
Gradient Boosting, Logistic Regression, and Random Forest, were employed to evaluate the
features. The models' performance was compared using accuracy, precision (positive
predictive value-PPV), AUC, and other statistical metrics. Additionally, the potential for
clinical application of the radiomics models was assessed.
Results: Of the patients included in the study, 91.7% were male, with a median age of 64
years. The primary tumor locations were 54.1% glottic, 43.4% supraglottic, and 2.4%
subglottic. Histopathological analysis identified a total of 228 metastatic lymph nodes. The
mean SUVmax values for metastatic and benign lymph nodes were 5.3 and 2.1, respectively
(p <0.001). A cut-off value of 2.7 for SUVmax was determined, yielding 87.2% sensitivity
and 88.9% specificity. The Gradient Boosting model demonstrated the best performance in
detecting metastatic lymph nodes, achieving an accuracy of 86%, a positive predictive value
(PPV) of 86.3%, and an area under the curve (AUC) of 0.87. In comparison with other
models, the Weak Gradient Boosting model achieved an accuracy of 85.8%, Logistic
Regression 85.2%, and the Random Forest model 84.8%. Furthermore, the reader-based
classical evaluation of 1818F-FDG PET-CT images resulted in a sensitivity of 93%,
specificity of 84.1%, PPV of 73.6%, NPV of 96.2%, and an accuracy of 87%.
Conclusion: Radiomics features provide clinically significant contributions to lymph node
staging in laryngeal cancer patients. The Gradient Boosting model stood out with its high
accuracy and clinical applicability. This study demonstrates that radiomics analysis could be
an effective tool for predicting lymph node metastasis and has the potential to be integrated
into clinical decision support systems.