Stereotaktik beden radyoterapisi ile tedavi edilen akciğer oligometastazlarında klinik ve radyomik özellikler kullanılarak lokal nüksün tahmini
Prediction of local recurrence using clinical and radiomic features in lung oligometastases treated with stereotactic body radiotherapy
Yazar: RAHMİ ATIL AKSOY
Danışman: DOÇ. DR. TİMUR KOCA
Akdeniz Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyasyon Onkolojisi = Radiation Oncology

Özet:
Bu çalışmada, stereotaktik beden radyoterapisi (SBRT) uygulanan akciğer oligometastazlarında klinik ve radyomik özelliklerin kombine edilmesi ile makine öğrenmesi tabanlı modellerin oluşturulması ve bu modellerin lokal nüksü tahmin etme potansiyelinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır.

Akciğer oligometastazına SBRT uygulanan toplam 65 hasta ve 80 lezyon retrospektif olarak değerlendirilmiştir. Solid Tümörlerde Yanıt Değerlendirme Kriterlerine (RECIST 1.1) göre lezyonlar, lokal nüksü olanlar (n=12) ve lokal nüksü olmayanlar (n=68) olarak iki gruba ayrılmıştır. Simülasyon bilgisayarlı tomografilerinden birinci derece istatistikler, morfolojik, dokusal ve dalgacık dönüşümü tabanlı özellikler olmak üzere 4 farklı grup radyomik özellik elde edilmiştir. Radyomik ve klinik özelliklerin lokal nüksü tahmin etme potansiyeli, makine öğrenmesi tabanlı modellerle araştırılarak, performans metrikleri ile değerlendirilmiştir. 

Toplam 90 farklı model içinde, "SVMAttributeEval" özellik seçimi yöntemi ve "Logistic" makine öğrenmesi modeli kombinasyonunun SBRT ile tedavi edilen akciğer oligometastazlarında lokal nüksün tahmin edilmesini en başarılı şekilde sağlayan model olduğu gözlenmiştir. Bu modelin doğruluğu %93,75, kesinliği 0,76, duyarlılığı 0,83, özgüllüğü 0,95, F1 skoru 0,80 ve AUC değeri 0,84 olarak bulunmuştur. Bu makine öğrenmesi modeli, yumuşak doku sarkomu patolojisi, yaş, Wavelet-LLL-FirstOrder-Kurtosis, Original-FirstOrder-Kurtosis ve Wavelet-HHH-GLCM-ClusterShade özellikleri kulanılarak oluşturulmuştur.

SBRT ile tedavi edilen akciğer oligometastazlarında, klinik ve radyomik özelliklerin kombinasyonuyla oluşturulan makine öğrenmesi modellerinin, lokal nüksü tahmin etme potansiyeli olduğu gösterilmiştir. Bu sonuçların çok merkezli, büyük ve bağımsız bir veri setinde doğrulanmasına ihtiyaç vardır.

Abstract:
The purpose of this study was to create machine learning-based models by combining clinical and radiomic features in lung oligometastases treated with stereotactic body radiotherapy (SBRT) and to assess the potential of these models in predicting local recurrence.

A total of 65 patients and 80 lesions who underwent SBRT for lung oligometastases were evaluated retrospectively. Lesions were categorized into two groups based on the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST 1.1): those with local recurrence (n=12) and those without local recurrence (n=68). Radiomic features were obtained from simulation computed tomographies in four different groups: first-order statistics, morphological, textural, and wavelet transform-based features. The potential of clinical and radiomic features in predicting local recurrence was investigated using machine learning-based models and assessed with performance metrics.

Among a total of 90 different models, it was observed that the combination of the "SVMAttributeEval" feature selection method and the "Logistic" machine learning model was the most successful in predicting local recurrence in lung oligometastases treated with SBRT. The accuracy of this model was found to be 93.75%, precision 0.76, sensitivity 0.83, specificity 0.95, F1 score 0.80 and AUC value 0.84. This machine learning model was created using features such as soft tissue sarcoma pathology, age, Wavelet-LLL-FirstOrder-Kurtosis, Original-FirstOrder-Kurtosis, and Wavelet-HHH-GLCM-ClusterShade.

The results indicate the potential of machine learning models created by combining clinical and radiomic features in predicting local recurrence in lung oligometastases treated with SBRT. Validation of these results in a multicenter, large, and independent dataset is needed.