Glioblastom IDH mutasyonunu saptamada MR görüntülemeye 'radiomics' ve makine öğrenmesinin katkısı
Predicting IDH mutation in glioblastoma: contribution of radiomics and machine learning to MR imaging
Yazar: ELMİRE DERVİŞOĞLU
Danışman: PROF. DR. GÜR AKANSEL ; DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU ALPARSLAN
Kocaeli Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2020
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Glioblastoma = Glioblastoma ; Glioblastoma = Glioblastoma ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Mutasyon = Mutation ; Radyomikler = Radiomics ; Radyomikler = Radiomics ; Ölçekler = Scales ; İzositrat dehidrogenaz = Isocitrate dehydrogenase

Özet:
Giriş ve amaç: İzositrat dehidrogenaz (IDH) mutasyonu glioblastomda en önemli bağımsız moleküler prognostik faktördür. Bu çalışmada, glioblastomda IDH1 mutasyonunu saptamada MR görüntülemeye radiomics ve makine öğrenmesinin katkısını araştırmak amaçlanmıştır. 
Gereç ve yöntem: Çalışmaya retrospektif olarak 78 hasta (15 IDH-mutant GBM, 63 IDHwild tip GBM) dahil edildi. Preoperatif MR görüntüleri Visually AcceSAble Rembrandt Images (VASARI) skorlaması ile değerlendirildi. T2A, FLAIR, postkontrast T1A ve ADC haritası görüntülerinden şekil tabanlı ve birinci, ikinci ve yüksek düzey texture özellikleri olmak üzere toplam 107 adet radiomics özelliği elde edildi. VASARI özellikleri ve radiomics özellikleri ayrı ayrı 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 information gain metodu, internal validasyon tekniği olarak stratified 10-fold cross-validation kullanıldı. Makine öğrenme algoritmalarının sınıflandırma performansı area under the curve (AUC), sensitivite, spesifisite ve doğruluk oranları ile değerlendirildi. Performans karşılaştırması McNemar testi ile yapıldı. p < 0.05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi. 
Bulgular: Neural network algoritması hem VASARI (0.752 AUC, % 85 doğruluk, % 47 sensitivite, % 94 spesifisite) hem de radiomics özellikleri (0.826 AUC, % 87 doğruluk, % 60 sensitivite, % 94 spesifisite) ile yapılan sınıflandırmada en iyi performansı gösterdi. İstatistiksel olarak iki sınıflandırma arasında anlamlı fark yoktu (p=0.803). Naive Bayes algoritmasının ise radiomics özellikleri kullanarak yaptığı sınıflandırmanın IDH1 mutasyonunu saptamada sensitivitesi (% 87), VASARI özellikleri ile yaptığı sınıflandırmaya (% 60) göre anlamlı derecede yüksekti (p= 0.002). 
Sonuç: GBM'de IDH1 mutasyonunun belirlenmesinde radiomics özellikler kullanılarak yapılan makine öğrenmesinin sensitivitesi, VASARI skorlamasına kıyasla daha yüksekti. 

Anahtar Sözcükler: Glioblastom, IDH1 mutasyonu, Makine öğrenmesi, Radiomics, VASARI

Abstract:
Introduction and purpose: Isocitrate dehydrogenase (IDH) mutation is the most important independent molecular prognostic factor in glioblastoma (GBM). In this study, it was aimed to investigate the contribution of radiomics and machine learning to MR imaging in predicting IDH1 mutation in GBM. 
Materials and methods: 78 patients (15 IDH-mutant GBM, 63 IDH-wild type GBM) were included in this retrospective study. Preoperative MR images were evaluated using Visually AcceSAble Rembrandt Images (VASARI) scoring. A total of 107 radiomics features, including shape-based, first, second and higher-order textural features, were extracted from T2W, FLAIR, post-contrast T1W, and ADC map images. Classifications were made with support vector machine, logistic regression, k-nearest neighborhood, naive Bayes, decision tree, random forest and neural network algorithms using VASARI features and radiomics features separately. Feature reduction was done with information gain method, and stratified 10-fold cross-validation was used as an internal validation technique. The performance of machine learning algorithms was evaluated with the area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, and accuracy rates. McNemar's test was used to establish whether the classification with VASARI scoring is signiﬁcantly different from classification with radiomics features. p <0.05 was considered statistically significant. 
Results: The neural network had the highest diagnostic performance in the classification made with both VASARI (0.752 AUC, 85 % accuracy, 47 % sensitivity, 94 % specificity) and radiomics features (0.826 AUC, 87 % accuracy, 60 % sensitivity, 94 % specificity). There was no statistically significant difference between the two classifications (p = 0.803). The sensitivity of the naive Bayes algorithm using radiomics features (87 %) in detecting IDH1 mutation was significantly higher than the classification with VASARI features (60%) (p = 0.002). 
Conclusion: Machine learning using radiomics features showed higher sensitivity compared to VASARI scoring in determining IDH1 mutation in GBM. 

Keywords: Glioblastoma, IDH1 mutation, Machine learning, Radiomics, VASARI