Solid böbrek tümörlerinde T1, T2 sürelerinin ve adc değerlerinin tümör tipi ve histopatolojik tümör derecesi ile ilişkisi
Relationship of T1, T2 durations and adc values with tumor type and histopathological tumor degree in solid kidney tumors
Yazar: EKREM ANIL SARI
Danışman: PROF. DR. CANAN ALTAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı / Tıbbi Radyobiyoloji Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Amaç: Çalışmamızda solid böbrek tümörlerinde; prekontrast T1, T2* süreleri, R2* değerleri, postkontrast T1 sürelerinden ve ADC değerlerinden yararlanarak histolojik olarak tümör tipi ve derecesi hakkında doğru yorum yapılıp yapılamayacağının belirlenmesi amaçlanmaktadır. Ayrıca bu MRG çıktıları kullanılarak, böbrek tümörünün belirlenmesi açısından yapay zeka temelli bir prototip programın  oluşturulması da amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Solid böbrek kitlesi nedeniyle DEÜ Tıp Fakültesi Hastanesi'nde Temmuz 2019-Ocak 2024 tarihleri arasında opere edilmiş 82 hastaya ait PACS'a kayıtlı böbrek kitle protokolünde kontrastlı abdomen MRG'ler değerlendirilmiştir. Kitlesel lezyon belirlenerek 3 adet yaklaşık 15 mm2'lik ROI yardımıyla, kitlenin kontrastlanan solid kısımlarından ölçüm yapılmıştır ve 3 değerin aritmetik ortalaması alınmıştır. Tümörün T2*, T1 native ve T1 enhanced süreleri milisaniye cinsinden hesaplanmıştır. R2* değeri ise 1/T2* şeklinde ölçülerek hesaplanmıştır. ADC haritasındaki ölçümler ise mm2/s cinsinden hesaplanmıştır. Tümör dokusunun değerleri bulunduktan sonra aynı hastanın karşı sağlıklı böbreğinin korteks dokusundan aynı ölçümler sırasıyla tekrarlanmıştır. Bir başka araştırmacı tarafından da kör olarak aynı ölçümler yapılarak araştırmacılar arası tutarlılık araştırılmıştır.
Bulgular: Çalışma örneklemindeki toplam 82 hastadan (32 kadın, 50 erkek) oluşmakta olup hastaların ortalama yaşı 59,3 ve ortalama kitle boyutu 60,7 mm'dir. Tümör subtipleri 8 kategoriye ayrılmıştır. Berrak hücreli karsinom (n=46), papiller hücreli karsinom (n=8), kromofob hücreli karsinom (n=8) başta olmak üzere heterojen bir tümör grubu değerlendirilmiştir. Gözlemciler arası uyum; böbrek tümörleri ölçümünde tüm değerlerde güçlü, karşı böbrek sağlıklı korteks ölçümünde orta-güçlü korelasyon göstermiştir. Böbrek tümörü DSÖ derecesi şiddetli (derece 3-4) ve şiddetsiz (derece 1-2) olarak kategorize edilmiş olup ADC değerleri şiddetlilerde daha düşük bulunmuştur (p=0,029). Kitle boyutları da şiddetli sınıfında istatistiksel anlamlı şekilde yüksek bulunmuştur (p=0,0017). Berrak hücreli tümörlerde T2 mDixon Quant, R2* ve ADC değerleri, papiller hücreli tümörlerde T2 mDixon Quant, R2*, T1 native ve ADC değerleri, kromofob hücreli tümörlerde T2 mDixon Quant, R2* değerleri istatistiksel anlamlı fark göstermiştir (p<0,05). Tüm böbrek tümörleri her hastanın karşı sağlıklı böbreği ile karşılaştırıldığında, T1 native değeri dışındaki tüm değerler istatistiksel anlamlı bulunmuş olup (p<0,005) bu veriler 'Random Forest' yöntemi temelli bir yapay zeka programının geliştirilmesinde kullanılmıştır. 
Sonuç: MRG değeri çıktıları değerlendirildiğinde özellikle ADC değerinin şiddetli sınıfında ve büyük kitlelerde düşük olduğu izlenmiştir. Tümör subtiplerinin değerlendirilmesinde 8'den fazla sayı içeren gruplar kullanılmış olup berrak, papiller ve kromofob hücreli tümörlerin ayrımında ortak olarak T2 mDixon Quant ve R2* değerlerinin istatistiksel anlamlı fark gösterdiği izlenmiştir. Böbrek tümör dokusu ve sağlıklı korteks arasında T1 native süresi hariç tüm değerlerin istatistiksel anlamlı fark göstermesi ile yapay zeka temelli bir böbrek tümör tespit programı prototopinin geliştirilmesinin yolu açılmıştır. Program %93 oranında doğrulukla böbrek tümörü le sağlıklı renal korteksi ayırabilmiştir. Yapılacak yeni çalışmalarda ölçüm yöntemleri, tekniğinin standardizasyonu, daha geniş ve daha homojen dağılan örneklem gruplarıyla birlikte yöntemin katkısının daha net ortaya çıkacağı düşünülmüştür.

Abstract:
Aim: In this study, in solid kidney tumors; It is aimed to determine whether a correct interpretation can be made about the tumor type and grade histologically by using precontrast T1, T2* times, R2* values, postcontrast T1 times and ADC values. It is also aimed to create an artificial intelligence-based prototype programme for the detection of kidney tumors by using these MRI results.
Materials and Methods: Contrast-enhanced abdominal MRIs were evaluated in the renal mass protocol registered in PACS of 82 patients who were operated on at DEU Faculty of Medicine Hospital between July 2019 and January 2024 due to solid renal mass. The mass lesion was determined and measurements were made from the contrasting solid parts of the mass with the help of 3 ROIs of approximately 15 mm2, and the arithmetic average of the 3 values was taken. T2*, T1 native and T1 enhanced times of the tumor were calculated in milliseconds. The R2* value was calculated as 1/T2*. Measurements on the ADC map are calculated in mm2/s. After the values of the tumor tissue were found, the same measurements were repeated respectively from the cortex tissue of the opposite healthy kidney of the same patient. The same measurements were made blindly by another researcher and the correlation between researchers was investigated.
Results: The study sample consisted of a total of 82 patients (32 women, 50 men), the average age of the patients was 59.3 years and the average mass size was 60.7 mm. Tumor subtypes are divided into 8 categories. A heterogeneous tumor group, including clear cell carcinoma (n=46), papillary cell carcinoma (n=8), and chromophobe cell carcinoma (n=8), was evaluated. Interobserver agreement; It showed a strong correlation in all values in the measurement of kidney tumors, and a moderate-strong correlation in the measurement of the healthy cortex of the opposite kidney. Kidney tumor WHO grade was categorized as severe (grade 3-4) and non-severe (grade 1-2), and ADC values were found to be lower in severe ones (p=0.029). Mass sizes were also found to be statistically significantly higher in the severe class (p=0.0017). T2 mDixon Quant, R2* and ADC values in clear cell tumors, T2 mDixon Quant, R2*, T1 native and ADC values in papillary cell tumors, T2 mDixon Quant, R2* values in chromophobe cell tumors showed a statistically significant difference (p<0.05). When all kidney tumors were compared with the opposite healthy kidney of each patient, all values except the T1 native value were found to be statistically significant (p<0.005). These data were used in the development of an artificial intelligence program based on the 'Random Forest' method. 
Conclusion: When the MRI value results were evaluated, it was observed that the ADC value was low, especially in the severe class and in large masses. Groups containing more than 8 numbers were used in the evaluation of tumor subtypes, and it was observed that T2 mDixon Quant and R2* values showed a statistically significant difference in distinguishing between clear, papillary and chromophobe cell tumors. All values except T1 native time showed a statistically significant difference between kidney tumor tissue and healthy cortex, paving the way for the development of an artificial intelligence-based kidney tumor detection program prototype. The program was able to distinguish kidney tumor from healthy renal cortex with 93% accuracy. It is thought that the contribution of the method will become clearer in new studies with measurement methods, standardization of the technique, and larger and more homogeneously distributed sample groups.