Endometrium kanseri alt tiplerinin F-18 FDG PET/BT görüntülemeden elde edilen metabolik, volümetrik ve tümör heterojenite parametreleri ile değerlendirilmesi
Evaluation of endometrial cancer subtypes with metabolic, volumetric, and tumor heterogeneity parameters obtained from F-18 FDG PET/CT imaging
Yazar: SAMET YAĞCI
Danışman: PROF. SEVİM SÜREYYA ŞENGÜL
Süleyman Demirel Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Çalışmanın amacı endometrium kanseri alt tipleri ve lenf nodu metastaz durumları ile F-18 FDG PET/BT görüntülerinden elde edilen primer tümöre ait metabolik, volümetrik ve tümör heterojenitesini yansıtan tekstür parametreleri arasındaki ilişkiyi incelemektir.
Endometrium kanseri tanısıyla evreleme amacıyla F-18 FDG PET/BT görüntüleme yapılan 159 hasta çalışmaya dâhil edildi. Olguların yaş, vücut kitle indeksi, primer tümörün alt tipleri, gradeleri ve lenf nodu metastaz durumları tespit edildi. Olgular öncelikle primer tümör alt tiplerine, daha sonra lenf nodu metastaz durumlarına göre 2 ayrı şekilde gruplandırıldı. Görüntüler LIFEx programında değerlendirildi. Primer tümör segmente edilerek, metabolik, volümetrik ve tümör heterojenitesini yansıtan tekstür özellikleri elde edildi. Bu parametreler ile gruplar arasındaki ilişkiler incelendi.
Tip 2 endometrial kanser hastalarında MTV, TLG, SUVmax, SUVmean ve SUVmin değerleri daha yüksek bulundu. Bu parametreler lojistik regresyon analizi ile incelendiğinde; tip 2 endometrium kanseri üzerinde en etkili parametrenin SUVmin olduğu tespit edildi. Lenf nodu metastazı olan hastalarda SUVmin ve TLG değerleri daha yüksekti.
Tekstür parametrelerine bakıldığında heterojenliği yansıtan parametrelerin yüksek riskli endometrial kanserlerde ve lenf nodu metastazı olan hastalarda; homojenliği yansıtan parametrelerin ise düşük dereceli endometrial kanserlerde ve lenf nodu metastazı olmayan hastalarda yüksek olduğu tespit edildi. 
Çalışmamızda endometrial kanser tiplerini ayırt etmede ve lenf nodu metastazını öngörmede F-18 FDG PET/BT görüntülerinden elde edilen primer tümöre ait metabolik, volümetrik parametrelerin ve tümör heterojenitesini yansıtan radiomiks verilerinin katkı sağlayabileceğini gösterdik.

Abstract:
The aim of the study is to examine the relationship between endometrial cancer subtypes and lymph node metastasis status and texture parameters reflecting metabolic, volumetric, and tumor heterogeneity of the primary tumor obtained from F-18 FDG PET/CT images.
159 patients who underwent F-18 FDG PET/CT imaging for staging purposes with the diagnosis of endometrial cancer were included in the study. Age, body mass index, primary tumor subtypes, grades, and lymph node metastasis status of the cases were determined. The cases were grouped in two seperate ways, first according to the primary tumor subtypes and then to lymph node metastasis status. Images were evaluated in the LIFEx program. By getting the primary tumor segmented, texture features reflecting metabolic, volumetric, and tumor heterogeneity were obtained. The relationships between these parameters and the groups were examined.
MTV, TLG, SUVmax, SUVmean, and SUVmin values were found to be higher in type 2 endometrial cancer patients. When these parameters are examined with logistic regression analysis; it is seen that the most effective parameter on type 2 endometrial cancer was SUVmin. SUVmin and TLG values were higher in patients with lymph node metastases. 
Considering the texture parameters, while the parameters reflecting heterogeneity are observed to be high in high-risk endometrial cancers and patients with lymph node metastases, the parameters reflecting homogeneity are found to be high in low-grade endometrial cancers and patients without lymph node metastases.
In our study, we showed that metabolic and volumetric parameters of the primary tumor obtained from F-18 FDG PET/CT imaging and radiomics data reflecting tumor heterogeneity can contribute to distinguishing endometrial cancer types and predicting lymph node metastasis.