Konvansiyonel manyetik rezonans görüntülemenin ve radiomiks tabanlı makina öğrenmesinin menenjiom hastalarında preoperatif grade, histolojik subtip ve surveyansı öngörmeye katkısı
Contribution of conventional magnetic resonance imaging and radiomics based machine learning in predicting preoperative grade, histological subtype and surveillance in meningioma patients
Yazar: CEYLAN ALTINTAŞ TAŞLIÇAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ÇAKIR
Kocaeli Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2020
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Menenjiom = Meningioma ; Radyomikler = Radiomics

Özet:
Giriş ve amaç: Bu çalışmada, radiomiks ve makina öğrenmesinin (ML) yüksek grade (HGM) ve düşük grade menenjiomları (LGM) ayırmada ve LGM'leri fibröz-nonfibröz olarak sınıflandırmada MR görüntülemeye katkısını araştırmak amaçlanmıştır.
Gereç ve yöntem: Çalışma protokolü kurumsal etik komite tarafından onaylandı. Çalışmaya retrospektif olarak 181 hasta (50 HGM, 131 LGM; 15 fibröz, 116 nonfibröz) dahil edildi. Preoperatif MR görüntüleri 14 tane semantik özellik esas alınarak değerlendirildi. T2A, FLAIR, postkontrast T1A, postkontrast 3D T1-FFE ve ADC haritası görüntülerinden 107 adet radiomiks özelliği elde edildi. Semantik ve radiomiks özellikleriyle HGM ve LGM'leri ayırmada 5 model oluşturularak support vector machine,lojistik regresyon, k-nearest neighborhood, naive Bayes, decision tree, random forest ve neural network algoritmalarıyla sınıflandırma yapıldı. Aynı ML algoritmaları fibröz ve nonfibröz menenjiomları ayırmak için de kullanıldı. Özellik azaltma yöntemi olarak information gain metodu, internal validasyon tekniği olarak stratified 10-fold cross-validation kullanıldı. ML algoritmalarının sınıflandırma performansı area under the curve (AUC), sensitivite, spesifisite ve doğruluk oranları ile değerlendirildi. Çalışmada p < 0.05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi.
Bulgular: Tüm sınıflandırma modellerinde naive Bayes en iyi performansı gösterdi. HGM'leri LGM'lerden ayırmada  postkontrast 3D T1- FFE görüntülerinden elde edilen radiomiks özellikleri kullanılarak yapılan ML modeli en iyi sonuçları verdi (AUC:0.906). Radiomiks özellikleri kullanılarak yapılan modellerin tamamı tek başına semantik özelliklerin kullanıldığı modelden daha iyi sonuçlar verdi. Semantik özelliklere radiomiks özellikleri eklendiğinde sınıflandırma performansı arttı. LGM'leri fibröz ve nonfibröz olarak ayırmada tüm sekansların radiomiks özellikleri kullanılarak yapılan sınıflandırmanın en iyi sonuçları verdiği tespit edildi (AUC: 944).
Sonuç: HGM'lerin belirlenmesinde radiomiks özellikleri kullanılarak yapılan ML, semantik özelliklere kıyasla daha iyi sonuçlar verdi. LGM'leri fibröz ve nonfibröz olarak ayırmada radiomiks özellikleri kullanılarak yapılan ML sonuçları oldukça iyiydi.
Anahtar Sözcükler:Yüksek Grade Menenjiom, Fibröz Menenjiom, Makina öğrenmesi, Radiomiks, Semantik özellikler

Abstract:
Introduction and purpose: In this study, it was aimed to investigate the contribution of radiomics and machine learning (ML) to MR imaging in differentiating high grade meningioma (HGM)-low grade meningioma (LGM) and classifying LGM as fibrous-nonfibrous.
Materials and methods: The study protocol was approved by the institutional ethics committee.181 patients (50 HGM, 131 LGM; 15 fibrous, 116 nonfibrous) were included in this retrospective study. Preoperative MR images were evaluated using 14 semantic features from. A total of 107 radiomics features were extracted from T2W, FLAIR, post-contrast T1W, post-contrast 3D T1-FFE and ADC map images. Using semantic and radiomics features,  five models were created to distinguish HGM from LGM . Classifications were made with support vector machine, logistic regression, k-nearest neighborhood, naive Bayes, decision tree, random forest and neural network algorithms. The same ML algorithms were used to distinguish fibrous and nonfibrous meningiomas. Feature reduction was done with information gain method, and stratified 10-fold cross-validation was used as an internal validation technique. The performance of ML algorithms was evaluated with the area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, and accuracy rates. p <0.05 was considered statistically significant.
Results: The naive Bayes algorithm had the best diagnostic performance in all classification models.The ML model using the radiomics features obtained from post contrast 3D T1-FFE images showed the best results in distinguishing HGM from LGM (AUC:0.906). All models using radiomics features showed better results than the model using semantic features alone.When radiomics features were added to semantic features, performances of ML algoritms were increased. In addition, classification using radiomics features obtained from all sequences had the highest performance in distinguishing LGM as fibrous and nonfibrous (AUC: 944).
Conclusion: ML using radiomics features in distinguishing HGM from LGM showed better results compared to semantic features. In addition, radiomics based ML showed promising results to distinguish LGM as fibrous and nonfibrous.
Keywords: High Grade Meningioma, Fibrous Meningioma, Machine learning, Radiomics, Semantic features