Kromofob renal hücreli karsinom ile renal onkositomların ayrımında makine öğrenimi temelli bilgisayarlı tomografi tekstür analizinin kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of CT based texture analysis usage for discrimination of renal oncocytoma from chromofobe renal cell carcinoma
Yazar: ABDULLAH KÜÇÜKHÜSEYİN
Danışman: DOÇ. DR. ELİF GÜNDOĞDU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Renal onkositoma (RO) ve kromofob renal hücreli karsinom
(chRCC) bazı ortak morfolojik, histolojik, elektron mikroskobu bulguları ve
immünohistokimyasal özellikleri nedeniyle konvansiyonel görüntüleme bulgularıyla
ayrımı mümkün olmayan solid renal tümörlerdendir. Bu çalışmada, bu iki patolojinin
ayrımında nonkontrast ve kortikomedüller fazda çekilen dinamik renal BT üzerinden
üç boyutlu tekstür analiz çalışmasının kullanılabilirliğini araştırdık. Ocak 2013 ile
Haziran 2023 tarihleri arasında çalışma kriterlere uyan 41 hasta çalışmaya dahil
edildi. Hastalar patolojilerine göre iki gruba ayrıldı. Hastaların 14'ü (%34) RO, 27'si
(%66) chRCC idi. Tekstür analizi uygulaması ile görüntü çıkarımı ve daha sonra
Radiomik uygulaması ile birinci ve ikinci derece istatistikler üzerinden veri analizi
yapıldı. Nonkontrast serilerde toplamda 13, kortikomedüller serilerde ise toplamda
14 değişkende anlamlı farklılıklar bulundu. Daha sonra bu anlamlı değişkenler
üzerinde yapılan ROC analizi ve odds ratio analizi ile nonkontrast serilerde 3
değişkenin (Imc1, LALGLE, SALGLE), kortikomedüller faz serilerde 6 değişkenin
(10 persantil, 90 persantil, Kurtosis, Median, SRLGLE, Kontrast) dahil edildiği bir
skorlama sistemi geliştirildi. Bu sistemlere göre nonkontrast serilerde 2 ve üzeri
skorunun % 92.8 (%95 CI; 66.1-99.8) sensitivite, % 74 (%95 CI; 53.7-88.8) spesifite
ile en uygun skor olduğu saptandı. Kortikomedüller faz serilerde ise 9 ve üzeri
skorunun % 78.5 (%95 CI; 49.2-95.3) sensitivite, 96.3 (%95 CI; 81-99.9) spesifite ile
en uygun skor olduğu saptandı. Sonuç olarak, renal onkositom ve chRCC ayrımında
dinamik renal BT görüntüleri üzerinden yapılan makine öğrenimi temelli BT tekstür
analizinin bu tümörleri ayırt etmede kabul edilebilir değerlere sahip olduğu ve
kişiselleştirilmiş hasta tedavileri için umut verici olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Kromofob Renal Hücreli Karsinom, Renal Onkositom,

BT Tekstür Analizi, Radiomik, Radiomik

Abstract:
Renal oncocytoma (RO) and chromofob renal cell
caecinoma (chRCC) are solid renal tumors that have similar morphological,
histological, electron microscope and immunohistological features. In this study, we
investigated the utility of texture analysis based on dynamic renal CT screening for
distinguishing this two pathologies. Between January 2013 and June 2023, 41
patients who met the study criteria were included in the research. The patient were
divided into two groups as their pathological results. Images of the both groups were
evaluated, then texture analysis using radiomics application were used to detect
variables that show statictical significance. There were 13 variables that were
significant on noncontrast images and 14 variables on corticomedullary phase. Based
on ROC analysis and odds ratio evaluation, 3 variables (Imc1, LALGLE, SALGLE)
on nonkontrast images and 6 variables (10 percentile, 90 percentile, Kurtosis,
Median, SRLGLE, Contrast) were selected for a scoring system that we created. 2 or
more point on noncontrast phase had statistically best values (sensitivity of % 92.8
with %95 CI of 66.1-99.8; specificity of % 74 with %95 CI of 53.7-88.8). 9 or more
points on corticomedullary phase had statistically best values (sensitivity of % 78.5
with %95 CI of 49.2-95.3; specificity of % 96.3 with %95 CI of 81-99.9). In
conclusion, usage of machine learning based texture analysis with renal CT images
showed acceptable and promising results for differantiaton between RO and chRCC
and patient management.

Key Words: Chromofobe Renal Cell Carcinoma, Renal Oncocytoma,

CT Texture Analysis, Radiomics