Glial tümörlerin derecelendirilmesinde radyomiks ve makine öğrenmesi algoritmalarının tanısal performansı
Diagnostic performance of radiomics and machine learningalgorithms for grading glial tumors
Yazar: BİLGİN NABİ COŞKUN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET BARBUROĞLU
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
GİRİŞ VE AMAÇ: Gliomlar MSS'nin en sık primer tümörleridir. Gliomların alt gruplarını 
karekterize etmek prognozun tahmini ve tedavi stratejisini belirleme açısından oldukça 
önemlidir. Histopatolojik değerlendirme gliomaların derecelendirilmesi için standart yöntem
olmasına rağmen çeşitli sınırlamalar içermektedir. Bu nedenle invazif olmayan
derecelendirme geliştirmek esastır. Çalışmamızda DSÖ 2021 5.versiyona göre sınıflanmış
yetişkin tip glial tümörlerin preoperatif MR görüntülerinden elde edilen radyomiks 
özellikleriyle oluşturulan makine öğrenmesi algoritmalarının derecelendirmeyi öngörmedeki 
başarısını saptamak amaçlanmaktadır. 
MATERYAL VE METOD: İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakültesi Beyin ve Sinir 
Cerrahisi Ana Bilim Dalı'nda opere edilen hastalara ait preoperatif MR görüntülemeleri 
retrospektif olarak değerlendirildi. Tekstür analizi iki radyolog tarafından '3D Slicer' yazılımı 
üzerinden yapıldı. ADC, T2A ve T1AK+ görüntülerden elde edilen özelliklerden ve 
oluşturulan kombine gruptan ayrı ayrı özellikler seçildi. Makine öğrenmesi algoritmaları 
kullanılarak modeller oluşturuldu. 
BULGULAR: Çalışmaya yetişkin tip diffüz glial tümör tanısı almış preoperatif MRG'si
bulunan 102 hasta dahil edilerek ADC, T2A ve T1AK+ görüntülerin her birine ait 107 özellik
çıkarıldı. ICC ile tekrarlanabilir özellikler belirlenerek her bir sekanstan çıkarılan 
özelliklerden ve oluşturulan kombine gruptan AGYS ile seçim yapıldı. Ayrıca kombine 
gruptan SelectKBest ile ayrı bir sınıflandırma için özellikler seçildi. Makine öğrenmesi
algoritmalarıyla sınıflandırma yapıldı. En yüksek doğruluk , AUC değerleri ADC 
görüntülerden çıkarılan özelliklerle yapılan sınıflandırmada LGBM Classifier(doğruluk: 0.9, 
AUC: 0.88), T1AK+ görüntülerden çıkarılan özelliklerle yapılan sınıflandırmada Gradient 
Boosting(doğruluk: 0.9, AUC: 0.86) ve Ada Boost(doğruluk: 0.88, AUC: 0.88) ile elde edildi. 
SONUÇ: Çalışmamızda ADC ve T1AK+ görüntülerden çıkarılan radyomiks özelliklerle 
oluşturulan makine öğrenmesi algoritmalarının derece 2-3 ve derece 4 tümör ayrımında en iyi 
sonuçları verdiği gösterilmiştir.

Abstract:
AIM: Gliomas are the most common primary tumors of the CNS. Characterizing subgroups 
of gliomas is very important for predicting prognosis and determining treatment strategy.
Although histopathological evaluation is the standard method for grading gliomas, it has 
several limitations. Therefore, it is essential to develop non-invasive grading. In our study, it 
is aimed to determine the success of machine learning algorithms created with radiomics
features obtained from preoperative MR images of adult type glial tumors classified according 
to WHO 2021 5th edition in predicting grading.
MATERIALS AND METHODS: Preoperative MRI scans of patients who were operated in 
Istanbul University, Istanbul Faculty of Medicine, Department of Neurosurgery were 
evaluated retrospectively. Texture analysis was performed by two radiologists using the '3D 
Slicer' software. Separate features were selected from the features obtained from ADC, T2W
and T1WC+ images and from the combined group created. Models were created using 
machine learning algorithms.
RESULTS: The study included 102 patients diagnosed with adult-type diffuse glial tumor 
and had preoperative MRI and 107 features were extracted from each of the ADC, T2W and 
T1WC+ images. Reproducible features were determined by ICC and the features extracted 
from each sequence and the combined group were selected by sequential backward selection 
method. Also, features were selected from the combined group for a separate classification 
with SelectKBest. Classification done with machine learning algorithms. The highest 
accuracy , AUC values are LGBM Classifier(accuracy: 0.9, AUC: 0.88) in classification with 
features extracted from ADC images, Gradient Boosting(accuracy: 0.9, AUC: 0.86) and Ada 
Boost(accuracy: 0.88, AUC: 0.88) in classification with features extracted from T1WC+ 
images.
CONCLUSION: In our study, it has been shown that machine learning algorithms created 
with radiomic features extracted from ADC and T1WC+ images give the best results in 
differentiating grade 2-3 and grade 4 tumors.