İnoperable serviks kanseri hastalarında eş zamanlı kemoradyoterapi öncesi ve brakiterapi öncesi difüzyon ağırlıklı mr görüntülemede tekstür analizi ve histogram özelliklerinin değişiminin prognostik değeri
Prognostic value of texture analysis and changes in histogram features on diffusion-weighted MR imaging before concurrent chemoradiotherapy and before brachytherapy in inoperable cervical cancer patients
Yazar: ÖZGE COŞKUN
Danışman: DOÇ. DR. HİLAL ŞAHİN
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İzmir Tepecik Eğt. ve Arş. Hast. / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Amaç: Çalışmamızda lokal ileri serviks kanseri hastalarında eş zamanlı kemoradyoterapi 
(KRT) öncesi ve sonrası MRG'lerden (Manyetik Rezonans Görüntüleme) radyomiks analizi 
ile elde ettiğimiz özelliklerin ve bu MRG'lerden elde edilen özelliklerin değişim yüzdelerinin 
nüksü ve hastalıksız sağkalımı öngörmedeki yerini araştırmayı amaçladık.
Gereç ve Yöntem: Hastanemizde 2019 – 2022 yılları arasında serviks kanseri tanısı alan ve 
inoperable olup radyasyon onkolojisine yönlendirilen hastalardan ilk tanı anında ve 
kemoradyoterapi sonrası hastanemizde pelvik MRG incelemesi bulunan 37 hastanın 
görüntülerinden T2A (T2 ağırlıklı) sekansı ve ADC (Apparent diffusion coefficient) haritası 
üzerinden radyomik özellikler çıkartılmış ve özelliklerin değişim yüzdeleri hesaplanmıştır. 
Çıkarılan özelliklere Mann Whitney U test, ROC analizi ve hastalıksız sağkalımı belirlemek 
için univariate/multivariate regresyon analizleri yapılmıştır. Ayrıca makine öğrenmesi (ML) 
algoritmalarının nüksü öngörmedeki performansları değerlendirilmiştir.
Bulgular: Multivariate cox regresyon analizi sonucunda her iki MRG ve değişim yüzdeleri 
özellikleri birlikte değerlendirildiğinde KRT öncesi çekilen MRG'nin ADC haritasından elde 
edilen GLSZM (Gray level size zone matrix) özelliklerinden Yüksek Gri Seviye Alan 
Vurgusu (High Gray-Level Zone Emphasis, HGLZE) özelliği hastalıksız sağkalım için 
bağımsız bir prediktör olarak bulunmuştur. Tüm veri gruplarındaki özellikler birlikte 
değerlendirildiğinde en başarılı performanslar makine öğrenmesi algoritmalarından Random 
Forest ile 0.89 AUC (Area under curve) değeri elde edilen her iki MRG değişim yüzdelerinin 
birlikte değerlendirildiği veri grubu ve 0.81 AUC değeri elde edilen eş zamanlı KRT sonrası 
ADC haritasından yapılan analizlerin olduğu veri grubu olmuştur. 
Sonuç: İnoperable serviks kanserinde tedavi öncesinde ve kemoradyoterapi sonrası yapılan 
MRG incelemelerinden elde edilen radyomiks verileri bu hastalarda nüksü öngörmede umut 
vadetmektedir.
Anahtar Kelimeler: Radyomiks, serviks kanseri, prognoz, makine öğrenmesi, MRG

Abstract:
Objective: The objective of this study was to investigate the role of radiomic features 
obtained from MRIs before and after concurrent CRT and the percentage change of these 
features in predicting recurrence and disease-free survival in locally advanced cervical cancer 
patients.
Materials and Methods: Radiomic features were extracted from the T2W sequence and ADC 
(apparent diffusion coefficient) map from the pre and post CRT images of 37 patients 
diagnosed with inoperable cervical cancer and referred to radiation oncology between 2019 
and 2022 at our institution. The change percentages of the extracted features were calculated. 
The Mann-Whitney U test, receiver operating characteristic (ROC) analysis, and 
univariate/multivariate regression analysis were employed to ascertain disease-free survival. 
Additionally, the efficacy of machine learning (ML) algorithms in predicting recurrence was 
evaluated.
Results: Multivariate cox regression analysis revealed that High Gray-Level Zone Emphasis 
(HGLZE), one of the GLSZM (Gray level size zone matrix) features obtained from the ADC 
map of MRI taken before CRT, was found to be an independent predictor for disease-free 
survival when both MRI and change percentages features were evaluated together. When the 
features in all data groups were evaluated together, the most successful performances of the 
machine learning algorithms were the data group in which both MRI change percentages were 
evaluated together with an AUC (Area under curve) value of 0.89 and the data group in which 
the analysis was performed from the ADC map after simultaneous CRT with an AUC value of 
0.81.
Conclusion: Radiomix data obtained from MRI examinations performed before treatment and 
after chemoradiotherapy in inoperable cervical cancer show promise in predicting recurrence 
in these patients.
Keywords: Radiomics, uterine cervical cancer, prognosis, machine learning, MRI