Nazofarenks karsinomu olgularında manyetik rezonans görüntülerinin radyomiks analizi
Radiomics analysis of magnetic resonance imaging in case of nasopharyngeal carcinoma
Yazar: ORKUN CIVAN
Danışman: PROF. DR. OSMAN KIZILKILIÇ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Cerrahpaşa Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Karsinoma = Carcinoma ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Nazofarengeal hastalıklar = Nasopharyngeal diseases ; Nazofarengeal neoplazmlar = Nasopharyngeal neoplasms ; Nazofarenks = Nasopharynx ; Radyomikler = Radiomics

Özet:
Amaç: Çalışmamızın amacı, nazofarenks karsinomu tanısı almış hastalarda, MR 
görüntülerinden tümörün radyomiks analizi yapılarak, elde edilen doku özelliklerinin 
makine öğrenmesi yöntemlerinde kullanılmasıyla 5 yıllık takipte hastalıksız 
sağkalımı olan ve nüks eden tümörlerin doku özelliklerine göre farklılaştığı 
parametrelerin tespit edilmesi ve hastalık prognozunun kestirimini sağlayacak 
modeller oluşturulması olarak belirlenmiştir.
Gereç ve Yöntem: CTF Radyasyon Onkolojisi Anabilim Dalı'nda 5 yıllık takibi 
yapılmış olan, 2010-2016 yılları arasında Nazofarenks Karsinomu tanısı almış 110 
olgunun kayıtları retrospektif olarak taranmıştır. Çalışmaya alınma ölçütlerini 
karşılayan 40 hasta dahil edilmiştir. Olgular 5 yıllık takip süresinde lokal nüks veya 
metastaz izlenmiş olgular (n=14) ve hastalıksız takip edilmiş olgular (n=26) olmak 
üzere iki gruba ayrılmıştır. Farklı cihazlardan elde edilen T2 ağırlıklı ve post-kontrast 
T1 ağırlıklı MR görüntülerden lezyonlar üç boyutta tüm tümör hacmi üzerinden her 
kesitte manuel olarak segmente edilmiştir ve radyomiks parametreleri hesaplanmıştır. 
Farklı cihazlardan elde edilen radyomiks özellikleri harmonize edilmiştir. Parametre 
seçimi tek değişkenli ki-kare ve korelasyon analizi yöntemleriyle yapılmış, iki lezyon 
sınıfını istatiksel olarak anlamlı (p<.01) ayırabilen radyomiks özellikleri ile makine 
öğrenmesi modelleri eğitilmiş ve test edilmiştir. Performans ölçümlerine göre lezyon 
sınıflama başarımı en yüksek olan sınıflandırma algoritması belirlenmiştir.
Bulgular: T2 ağırlıklı görüntülerden üç parametre: tümör hacmi, GLCM'nin 
Kontrast metriği, GLRLM'nin LRLGLM metriği, post-kontrast T1 ağırlıklı 
görüntülerden bir parametre: Histogram dağılımının ortalaması, olmak üzere dört 
tekstür parametresinin dahil edildiği radyomiks modeli, lineer SVM sınıflama 
algoritmasıyla lezyonları %92,5 doğruluk, %92,3 özgüllük oranı ile 
sınıflayabilmiştir.

Abstract:
Aim: The purpose of our study is to investigate the texture features of the tumor and 
develop a radiomics model based on MRI in order to discriminate recurrent from 
non-reccurent nasopharyngeal carcinoma.
Materials and Methods: The records of 110 patients with nasopharyngeal 
carcinoma who were followed up in the CTF Radiation Oncology Department 
between 2010 and 2016 are reviewed retrospectively.Forty patients who met the 
inclusion criteria were included in the study. The cases were divided into two groups 
as cases with local recurrence or metastasis (n=14) and cases without disease (n=26) 
during the 5-year follow-up period. From T2-weighted and post-contrast T1-
weighted MR images obtained from different devices, lesions were manually 
segmented in each section over the entire tumor volume in three dimensions, and 
radiomics parameters were calculated. Radiomics features obtained from different 
devices are harmonized. Feature selection is performed by univariate chi-square test
and correlation analysis methods. Machine learning models are trained and tested 
with radiomics features that can discriminate between two lesion classes (p<.01). The 
classification algorithm with the highest lesion classification performance metrics is 
determined.
Results: Three parameters from T2-weighted images: tumor volume, contrast metric 
of GLCM, LRLGLM metric of GLRLM, and one parameter from post-contrast T1-
weighted images: mean of the histogram distribution, are four texture parameters 
included in the radiomics model. By using these features linear SVM classification 
algorithm classified lesions with 92.5% accuracy and 92.3% specificity rate.
Conclusion: The texture analysis of pre-treatment MR images can predict recurrent 
and non-recurrent lesions of nasopharenygeal carcinoma with high accuracy and 
specificity.
Keywords: Nasopharyngeal Carcinoma, Magnetic Resonance Imaging, Texture 
Analysis, Radiomics Analysis