İnfertil ve fertil erkeklerin testis ultrasonunda tekstür analizi
Texture analysis of testicular ultrasound in infertile and fertile males
Yazar: SERCAN TOSUN
Danışman: PROF. DR. GÜLEN DEMİRPOLAT
Balıkesir Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Amaç: Erkek infertilitesi multifaktoriyel bir patoloji olup altın tanı yöntemi olan spermiyogram ile birlikte yardımcı olan radyolojik görüntüleme yöntemleri mevcuttur. Amacımız testis ultrasonu ile elde edilen testis parankim görüntülerini segmente edip, makine öğrenme algoritmaları ile kombine ederek spermiyogram parametrelerini tahmin etmedeki etkinliğini ölçmektir.

Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif çalışmada, kurumumuzda testis ultrasonu ve bir ay içerisinde spermiyogram tetkiki yapılmış olan 169 olgu incelemeye alındı. Hastalardan 5'i daha önce çocuğu olan ve/veya testislere darbe aldıktan sonra spermiyogram kontrolü için gelen küçük bir grubu temsil ederken geri kalanları infertilite şüphesi ile kliniğimize başvurdu. Hastalar spermiyogram parametrelerinden sperm konsantrasyonu, total sperm sayısı, total motilite, progresif motilite, morfoloji ve TZI indeksi değerlerinden oluşturulan 5 persantil altı ile 5-95 persantil gruplarına ayrıldı. Testis uzun uzun aksta alınan ultrasonografi görüntülerinin 2 boyutlu segmentasyon işlemi ve radiomics özelliklerin çıkarımı "3D slicer" programı ile tek hekim tarafından yapıldı. Testis parankimi manuel çizilerek segmente edildi. Radyomiks çıktıları, orijinal, ince- kaba Laplacian of Gaussian ve wavelet transform filtreli görüntülerden oluşmakta idi. Her iki testis için toplam 1702 adet radyomiks özellik elde edildi. Voksel yeniden örnekleme 1x1x1 mm³ olarak standardize edildi. Makine Öğrenmesi (MÖ) için Orange Data Mining programı kullanıldı. Özellik azaltma için relieff, X2, Gain ratio ve Information gain metodları uygulandı. MÖ algoritmaları olarak k-nearest neighborhood (kNN), decision tree, random forest, logistic regression, support vector machine (SVM), naive bayes, neural network, Adaboost ve Gradient boost sınıflandırmaları kullanıldı. Sınıflandırmaları karşılaştırmak için çalışma karakteristik eğrisi (ROC) oluşturularak area under curve (AUC), duyarlılık (sensitivity, recall), özgüllük (spesifite), ve hata matriksi parametreleri hesaplandı. Tüm istatiksel sonuçlar için p <0,05 değeri anlamlı kabul edildi.

Bulgular: Sperm konsantrasyonu 5 persantil altı grubu tahmin etmede en yüksek başarıyı Naive Bayes modeli elde etti (AUC 0,77, duyarlılık 0,59, özgüllük 0,75). Total sperm sayısı 5 persantil altı grubu tahmin etmede en yüksek başarıyı Naive Bayes modeli elde etti (AUC 0,77, duyarlılık 0,60, özgüllük 0,76). Total sperm motilitesi 5 persantil altı grubu tahmin etmede en yüksek başarıyı Naive Bayes modeli elde etti (AUC 0,81, duyarlılık 0,65, özgüllük 0,82). Progresif sperm motilitesi 5 persantil altı grubu tahmin etmede en yüksek başarıyı Naive Bayes modeli elde etti (AUC 0,80, duyarlılık 0,55, özgüllük 0,80). Sperm morfolojisi 5 persantil altı grubu tahmin etmede en yüksek başarıyı Naive Bayes modeli elde etti (AUC 0,73, duyarlılık 0,64, özgüllük 0,65). Sperm TZI indeksi 5 persantil altı grubu tahmin etmede en yüksek başarıyı SVM modeli elde etti (AUC 0,73, duyarlılık 0,54, özgüllük 0,81). Ayrıca testisin konvansiyonel kalitatif ve kantitatif değerleri ile sperm konsantrasyonu ve total sperm sayısı grupları arasında karşılaştırma yapıldı. Bu işlem için SPSS programı kullanıldı. Testis hacmi ve Valsalva manevrası sonrası ölçülen reflü saniyeleri ile 5 persantil altı gruplar arasında güçlü derecede negatif korelasyon sağlandı. Ayrıca testis ekojenite sınıflandırmaları ile de sperm konsantrasyonu ve total sperm sayısı grupları arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptandı (p<0,05). 

Sonuç: Çalışmamızda testis ultrasonunda kaydedilen parankim segmentasyon verilerini kullanarak elde ettiğimiz MÖ algoritmalarının, spermiyogram parametrelerinin 5 persantil altı gruplarını tahmin etmede kullanılabilecek bir alternatif olduğunu gösterdik.

Anahtar kelimeler: Erkek infertilitesi, testis ultrasonu, spermiyogram, makine öğrenmesi, radiomics, yüksek düzey doku özellikleri

Abstract:
Purpose: Male infertility is a multifactorial pathology, and there are radiological methods that assist in addition to the gold standard diagnostic method, the spermiogram. Our aim is to measure the effectiveness of combining testicular ultrasound images obtained with the machine learning algorithms to predict spermiogram parameters.

Materials and Methods: In this retrospective study, 169 cases who underwent testicular ultrasound and spermiogram examination within one month at our institution were included. Patients were divided into two groups: below 5th percentile and 5th-95th percentile, based on spermogram parameters including Sperm concentration, Total sperm count, Total motility, Progressive motility, Morphology, and TZI index. Two-dimensional segmentation of the testicular long segment and extraction of radiomics features were performed by a single physician using the "3D Slicer" program. Testicular parenchyma was manually segmented. Radiomics outputs consisted of original, fine-coarse Laplacian of Gaussian, and wavelet-transformed filtered images. A total of 1702 radiomics features were obtained for both testes. Voxel resampling was standardized to 1x1x1 mm³ for machine learning. Orange Data Mining software was used for Feature Selection. Feature selection methods applied were relieff, X2, Gain ratio, and Information gain. Machine learning algorithms used for Feature Classification were k-nearest neighborhood (kNN), decision tree, random forest, logistic regression, support vector machine (SVM), naive bayes, neural network, Adaboost, and Gradient boost. Parameters such as area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, receiver operating characteristic (ROC), and confusion matrix were used to compare classifications. A p-value <0.05 was considered significant for all statistical results.

Results: Naive Bayes model achieved the highest success in predicting the below 5th percentile group for Sperm concentration (AUC 0.77, sensitivity 0.59, specificity 0.75). Naive Bayes model also achieved the highest success in predicting the below 5th percentile group for Total sperm count (AUC 0.77, sensitivity 0.60, specificity 0.76). In predicting the below 5th percentile group for Total sperm motility, Naive Bayes model achieved the highest success (AUC 0.81, sensitivity 0.65, specificity 0.82). Naive Bayes model also obtained the highest success in predicting the below 5th percentile group for Progressive sperm motility (AUC 0.80, sensitivity 0.55, specificity 0.80). For predicting the below 5th percentile group for Sperm morphology, Naive Bayes model achieved the highest success (AUC 0.73, sensitivity 0.64, specificity 0.65). SVM model achieved the highest success in predicting the below 5th percentile group for Sperm TZI index (AUC 0.73, sensitivity 0.54, specificity 0.81). Additionally, comparisons were made between testis volume and reflux seconds measured after the Valsalva maneuver and the below 5th percentile groups. Strong negative correlations were found between these parameters. Statistical differences were also detected between sperm concentration and Total sperm count groups based on testicular echogenicity classifications (p<0.05).

Conclusion: Our study showed that using parenchymal segmentation data obtained from testicular ultrasound, machine learning algorithms can provide insights into predicting below 5th percentile groups of spermiogram parameters.

Keywords: Male infertility, testicular ultrasound, spermogram, machine learning, radiomics, high-level tissue features