Semi-otomatik doku analiz yöntemi ile grade- 4  glial tümörlerin postoperatif rezeksiyon kavite MRG bulgularının değerlendirilmesi
Evaluation of postoperative resection cavity MRIfindings of grade-4 glial tumors with semi-automatic tissue analysis method
Yazar: AHMET YASİR ALTUNBULAK
Danışman: DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇOBAN ÇİFÇİ
Hacettepe Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı / Radyasyon Bilim ve Teknoloji Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Altunbulak Ahmet Yasir, Semi-otomatik doku analiz yöntemi ile grade-4  glial tümörlerin postoperatif rezeksiyon kavite mrg bulgularının değerlendirilmesi,
Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi, Radyoloji Anabilim Dalı, Uzmanlık Tezi, Ankara, 2021.

Grade-4 glial tümörlerin cerrahi sonrası rezeksiyon kavitesi takibinde, ileri görüntüleme yöntemlerinin klinik kullanımına rağmen kavite bulgularının ['progresyon', 'psödoprogresyon/radyasyon nekroz (KRT)'] ayrımında halen güçlük yaşanmaktadır. Bu güçlük nedenleri arasında deneyim ve yorum farkı öncelikli olmakla birlikte, takip görüntülemede ileri görüntüleme yöntemlerinin yüksek maliyet nedeniyle rutin kullanılamaması yer almaktadır. Çalışmada amacımız son yıllarda radyolojik görüntüleme teknikleri kullanılarak tekstür (texture) öznitelikleri ile elde edilen  doku karakterlerinin farklılığından faydalanarak cerrahi kavite ve etrafında oluşan tedaviler ilişkili görüntüleme bulgularının ayırt edilebileceğini göstermektir. Bu ayrım perfüzyon MRG, MR-spektroskopi gibi ileri görüntüleme yöntemlerine gerek kalmaksızın konvansiyonel sekanslar, difüzyon ve manyetik duyarlılık görüntülemenin tekstür öznitelikleri kullanılarak yapılabilir. Çalışmaya grade-4 glial tümör tanısı (Glioblastom, IDH-wild tip ve astrositom, IDH-mutant) alan, kemoradyoterapi sonrası takip MRG'leri Temmuz 2018-2022 tarihleri arasında kliniğimizde yapılan ve 18 yaşından büyük erişkin hastalar dahil edildi.  Beyin MRG'de karşılaşılan patolojik alanın segmentasyonu yarı otomatik yöntem ile 'OLEA SPHERE' programında iki farklı sekans (FLAIR ve postkontrast T1A (cT1) sekansları) referans alınarak 5 farklı  sekans üzerine örtüştürerek yapıldı ve toplam 10 sekanstan öznitelikler çıkarıldı. Önemlilik düzeyi yüksek özniteliklerin belirlenmesi için Information Gain yöntemi kullanıldı.  Cerrahi kavitede tedaviler ilişkili ortaya çıkan ve görüntülemeye yansıyan takipte   'stabil   tümörsüz   kavite',   'psödoprogresyon\radyasyon nekrozu (KRT)' ve 'progresyon'  bulgularını birbirinden ayırmak için her sekanstan elde edilen önemlilik düzeyi yüksek öznitelikler ile hastaların klinik (yaş-cinsiyet) ve tümöre ait moleküler (IDH durumu) biyobelirteçler kombine edilerek ana veri modeli oluşturuldu. Hastaların cerrahi kavite bulgularının sınıflandırılmasında patolojisi olanların patoloji sonucundan faydalanıldı, olmayanların ise takip görüntülemeleri değerlendirilerek karar verildi. Ana veri modelini oluşturmak için 108 hasta, modelin validasyonu için ise 68 hastanın MRG tetkikleri analiz edildi. Her bir sekans [ADC, FLAIR, cT1A, MDG (SWAN/SWI), MAGIC T1A] için oluşturulan modellerin sınıflama performansını artırmak için hibrit yöntem kullanıldı. En yüksek doğru sınıflama oranı (DSO)  %75 oranı ile tedavi ilişkili cerrahi kavite görüntüleme bulgularının birbirinden ayırt edilebileceği gösterildi. Cerrahi kavite bulgularını rKT1A sekansı referans alınarak oluşturan modeller daha yüksek performans gösterdi ve bu durum seçilen özniteliklerin kontrast tutan alanların doku karakterini  daha iyi yansıtmış olabilmesine bağlandı. 

Anahtar Kelimeler: glioblastom, grade-4 astrositom, tekstür analiz, IDH-mutant, IDH-wild

Abstract:
ABSTRACT

Altunbulak Ahmet Yasir, Evaluation of postoperative resection cavity MRI findings of grade-4 glial tumors with semi-automatic tissue analysis method, Hacettepe University, Faculty of Medicine, Department of Radiology, Thesis In Radiology, Ankara, 2021.

Despite the clinical use of advanced imaging modalities in the post-surgical resection cavity follow-up of grade-4 glial tumors, there is still an ongoing challenges to differentiate the postoperative cavity related findings ['progression', 'pseudoprogression/radiation necrosis (CRT)']. Although the difference in experience and interpretation is among the reasons for this difficulty, advanced imaging methods cannot be used routinely in follow-up imaging due to their high cost. The aim of this study was to demonstrate the potential of differentiating surgical cavity and treatment-related imaging findings using texture features derived from radiological imaging techniques. This differentiation can be achieved without the need for advanced imaging methods like perfusion MRI or MR spectroscopy. In addition, this distinction can be made using texture features of conventional sequences and diffusion and magnetic susceptibility imaging, which have been routinely used, without the need for advanced imaging methods such as perfusion MRI, MR-spectroscopy. 
Adult patients (age>18) who were diagnosed with grade-4 glial tumors (Glioblastoma, IDH-wild type and astrocytoma, IDH-mutant) and whose follow-up MRIs were performed in our clinic between July 2018 and 2022 after chemoradiotherapy were included in the study. Pathological areas in brain MRIs were semi-automatically segmentation using the "OLEA SPHERE" program, based on two different sequences (FLAIR and post-contrast T1-weighted sequences). These segmentations were overlaid onto five different sequences, and features were extracted from a total of 10 sequences. Information Gain method was used to identify features with high significance. In order to distinguish the treatment related manifestations in the surgical cavity that reflected in imaging as 'stable/tumor-free cavity', 'pseudoprogression/radiation necrosis (CRT)', and 'progression', a main data model was created by combining high-significance features obtained from each sequence with clinical variables (age-gender) and tumor molecular (IDH status) biomarkers of the patients. For classification of surgical cavity findings, the pathology results were utilized for patients with available pathology, while follow-up imaging evaluations were performed for patients without pathology. The main data model was built using data from 108 patients, and validation was conducted using data from 68 patients. Hybrid methods were employed to improve the classification performance of models created for each sequence (ADC, FLAIR, cT1-w, MDG [SWAN/SWI], MAGIC T1-w). The study demonstrated that treatment-related surgical cavity imaging findings could be differentiated with a highest accuracy classification rate (ACR) of 75%. Models created based on the rCT1A sequence, serving as a reference, exhibited better performance, possibly due to the selected features better reflecting the tissue characteristics of contrast-enhancing areas.

Keywords: glioblastoma, grade-4 astrocytoma, texture analysis, IDH-mutant, IDH-wild