Küçük hücreli akciğer kanseri ile küçük hücreli dışı akciğer kanserinin ayırıcı tanısında kontrastlı BT görüntülemeye radiomics ve makine öğrenmesinin katkısı
The contribution of radiomics and machine learning to contrast enhanced CT imaging in the differential diagnosis of small cell lung cancer and non-small cell lung cancer
Yazar: MAILA ASADULLAYEVA
Danışman: DOÇ. DR. SEVTAP DOĞAN
Kocaeli Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2020
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Akciğer = Lung ; Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Akciğer neoplazmları = Lung neoplasms ; Karsinoma-küçük hücreli olmayan-akciğer = Carcinoma-non small cell-lung ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Radyomikler = Radiomics ; Teşhis = Diagnosis ; Teşhis-ayırıcı = Diagnosis-differential ; Tomografi-x ışınlı-bilgisayarlı = Tomography-x ray-computed

Özet:
Giriş ve Amaç: Akciğer kanserinin doğru sınıflandırılması, tedavi seçenekleri, prognoz, nüks ve sağkalım oranlarını belirlemede önemli bir adımdır. Bu çalışmada, akciğer kanseri tiplerinin ayrımında radiomics ve makine öğrenmesinin BT görüntülemeye katkısının araştırılması amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Çalışmaya retrospektif olarak 150 hasta (73 AK, 42 YHK, 35 KHAK) dahil edildi. Filtresiz, ince ve kaba filtre kulanılarak tedavi öncesi kontrastlı BT görüntülerinden şekil tabanlı, birinci, ikinci ve yüksek düzey texture özellikleri olmak üzere toplam 107 adet radiomics özelliği elde edildi. Tüm radiomics özellikleri kullanılarak support vector machine, lojistik regresyon, k-nearest neighborhood, naive Bayes, decision tree, random forest ve neural network algoritmaları ile sınıflandırma yapıldı. Özellik azaltma yöntemi olarak FCBF metodu, internal validasyon tekniği olarak stratified 10-fold cross-validation kullanıldı. Makine öğrenme algoritmalarının sınıflandırma performansı AUC, sensitivite, spesifisite ve doğruluk oranları ile değerlendirildi.
Bulgular: Naive Bayes algortiması filtresiz görüntülerden elde edilen radiomics özelliklerinin kullanıldığı KHDAK ile KHAK hasta gruplarını karşılaştıran ikili sınıflamada (AUC 0.883, doğruluğu % 82, KHDAK'i saptamada sensitivitesi %88, spesifisitesi % 63) ve AK, YHK ve KHAK hasta gruplarını karşılaştıran üçlü sınıflamada (KHAK hasta grubunu diğer gruplardan ayırmada AUC 0.858, doğruluğu %81, sensitivitesi %63 spesifisitesi %87) en iyi performansı gösterdi.
Sonuç: Kontrastlı BT görüntülerinden elde edilen radiomics özellikleri kullanılarak oluşturulan makine öğrenmesi algoritmaları, akciğer kanseri histolojisinin sınıflandırılması için güçlü öngörme gücüne sahip olabilir.
Anahtar Sözcükler: Akciğer kanseri, KHAK, KHDAK, Radiomics, Makine öğrenmesi

Abstract:
Introduction and Purpose: The correct classification of lung cancer is an important step in determining treatment options, prognosis, recurrence and survival rates. In this study, it was aimed to investigate the contribution of radiomics and machine learning to CT imaging in differentiating lung cancer types.
Materials and Methods: Total 150 patients (73 AD, 42 SCC, 35 SCLC) were retrospectively included in the study. Unfiltred, fine and coarse filters were used, and a total of 107 radiomics features, including shape-based, first, second, and high-level texture properties, were extracted from contrast enhanced CT images prior to treatment. Classification was made with support vector machine, logistic regression, k-nearest neighborhood, naive Bayes, decision tree, random forest and neural network algorithms using all radiomics features. FCBF method was performed as feature reduction method and stratified 10-fold cross-validation, used as internal validation technique. Classification performance of machine learning algorithms was evaluated with the area under the curve (AUC), sensitivity, specificity and accuracy rates.
Result: The naive Bayes had the highest diagnostic performance in the binary classification comparing NSCLC and SCLC patient groups (AUC 0.883, accuracy 82%, sensitivity 88%, specificity 63% to detect NSCLC). In the triple classification comparing AD, SCC and SCLC patient groups AUC was 0.858 (accuracy 81%, sensitivity 63% specificity 87% in distinguishing SCLC patient group from other groups) using radiomics features obtained from unfiltered images.
Conclusion: By using the radiomics features obtained from contrast enhanced CT images, machine learning algorithms can have strong predictive power for classifying lung cancer histology.
Keywords: Lung cancer, SCLC, NSCLC, Radiomics, Machine learning