Kemoradyoterapi alan akciğer kanseri hastalarında pet/btile bt desen analizi karşılaştırılması: tümörün tedaviyeyanıtını öngörebilir miyiz?
Comparison of pet/ct and ct texture analysis in patients withstage iii-iv lung cancer receiving chemoradiotherapy: can wepredict the treatment response of the tumor?
Yazar: NILUFAR GASIMLI
Danışman: PROF. ŞÜKRÜ MEHMET ERTÜRK
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Akciğer hastalıkları-interstisyel = Lung diseases-interstitial ; Akciğer hastalıkları-obstrüktif = Lung diseases-obstructive ; Akciğer neoplazmları = Lung neoplasms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Radyomikler = Radiomics ; Radyoterapi = Radiotherapy ; İlaç tedavisi = Drug therapy

Özet:
GİRİŞ VE AMAÇ: Akciğer kanseri,kadınlarda ve erkeklerde kansere bağlı ölümlerin en sık
nedenidir . Küçük hücreli dışı akciğer kanseri tüm akciğer kanseri türlerinin %85-90'nı
oluşturmaktatır. Bilgisayarlı tomografi tanı anında ve evrelemeye yardımcı olarak
kullanılmaktadır. Bilgisayar bazlı imaj analizi bilgisayarlı tomografinin lezyon saptama ve
benign-malign lezyon ayırımını değerlendirmede tanısal değerini yükseltme amaçlı kullanmak
için önerilmektedir. Eşlik eden tümöriçi nekroz, kanama, miksoid değişiklikler lezyonda
dansite değişikliklerine neden olmaktadır. Tekstür (doku) analizi metoduyla lezyondaki düşük
dansiteli alanlar saptanabilir ve lezyoniçi dansite farklılıkları ölçülebilir. Bu sayede tümöriçi
heterojenite tespit edilebilir. Bu özellikler lezyonun agresifliği ile ilişkili olup, doku analizi
yardımıyla tümörün diğer biyolojik özelliklerinin tespiti yapılabilmektedir. Bu araştırmanın
amacı küçük hücreli dışı akciğer kanseri doku analizi özellikleri ile lezyonun PET/BT
incelemede tedaviye yanıtı arasındaki korelasyonu ortaya koymaktır. Bu da akciğer
kanserlerinin tanı anında prognozunu belirlemeğe ve tedaviye yanıtını öngörmeye yardımcı
olacaktır.
MATERYAL VE METOD: 2020-2023 yılları arasında İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp
Fakültesinde biyopsi ile küçük hücreli dışı akciğer kanseri tanısı almış ,Radyoloji Anabilim
Dalı'nda toraks BT görüntülemesi yapılan 106 hastanın görüntüleri restrospektif olarak
değerlendirildi. BT kesitleri retrospektif olarak iki radyolog tarafından değerlendirildi.
Operasyon uygulanması nedeniyle kontrol PET/BT incelemede kemoradyoterapiye metabolik
yanıtı değerlendirilemeyen hastalar çalışmaya dahil edilmedi.
Tekstür analizi için iki radyolog tarafından, Canon firmasına ait 'OLEA' yazılımı üzerinden
serbest el region of interest (ROI) yerleştirilerek volümetrik segmentasyonları yapıldı.
Görüntüler normalize edilerek, aykırı pikseller +/-3 sigma tekniği ile çıkarıldı. Pikseller
yeniden şekillendirildi, gri seviyeler diskretize edildi. Ayrıca görüntülere sırasıyla 2 mm, 4
mm ve 6mm kerneller ile Laplacian of Gaussian filtreleri uygulandı. Tekstür analizi
paramterelerinden tedaviye yanıtlı ve yanıtsız grupta istatiksel olarak anlamlı farklılık
gösteren özellikler saptandı. Olea yazılımında olan Pyradiomics tabanlı öznitelikler çıkarıldı.
Veriler standardize edildi. Öznitelik seçilimi aşamasında, intra-class correlations(ICC) analizi
(threshold 0.75) ile tekrarlanabilir öznitelikler seçildi. Pearson korelasyon katsayılarına göre
birbiri ile 0.7'den fazla korelasyon göstermeyen öznitelikler üçüncü aşamaya alındı. Son
aşamada wrapper tabanlı ardışık öznitelik seçim algoritması (AÖS) kullanılarak öznitelikler
seçildi. Wrapper 7 öznitelik seçti. Support vector machine(SVM), Logistic Regression(LR),
Naive-Bayes (NB), k-Nearest Neighbors (kNN) algoritmaları kullanılarak modeller
oluşturuldu. Çift katmanlı çapraz validasyon tekniği ile modellerin optimizasyonu sonrasında
validasyonu yapıldı. İç katmanda 5-katlı validasyon mevcut olup modelin hiperparametreleri
optimize edildi. Dış katmanda ise yine 5 katlı validasyon mevcut olup optimize modellerin
doğrulaması yapıldı. Sonuçlar elde edildi.
BULGULAR: Çalışmaya evre III-IV akciğer tanısı almış BT görüntülemesi yapılan ve
histopatolojik olarak verifiye; 104 hasta dahil edildi (82 hasta tedaviye parsiyel veya tam
yanıt vermiş olup yanıtlı kabul edildi. 24 hastanın tedaviye yanıtı stabil veya progrese olup
tedaviye yanıtsız olarak kabul edildi). Her görüntüden 111 öznitelik (17 shape,19 first order,
24 GLCM, 5 NGTDM, 16 GLRLM, 16 GLSZM, 14 GLDM) çıkarıldı. BT tekstür analizinde
İki gözlemcide yanıtlı ve yanıtsız hasta gruplarında 444 adet öznitelikten 202 öznitelik
uyumlu bulundu. Pearson korelasyonu sonrasında AÖS BT ve LOG filtreli grupta 7 öznitelik
seçti. Pearson korrelasyon analizi ve wrapper tabanlı ardışık öznitelik seçimi
sonrasında 7 parametre ile SVM, LR, kNN, NB modellerinde doğruluk oranları hesaplandı
Duyarlılık LR için %54, SVM için %64, NB için %90, kNN için %67 olarak hesaplandı.
Özgüllük LR için %69, SVM için %72, NB için %86, kNN için %69 olarak hesaplandı. AUC
değeri BT görüntüleri ile oluşturulan SVM ve LR modellerinin doğruluk oranları %72 ve 74
olarak saptandı. kNN modelinin doğruluk oranı %72 ve NB modelinin doğruluk oranı %68
olarak bulundu.

SONUÇ:. Akciğer kanseri her iki cinste kansere bağlı ölümlerin en sık nedenidir. Kadınlarda
meme kanserini takiben erkeklerde prostat kanserini takiben en sık görülen kanserdir Akciğer
kanserinin görülme sıklığı kadınlarda her 100000'de 52.3 ve erkeklerde her 100000'de
71.3'dür . PET-BT tetkikleri ile kıyaslandığında BT'nin yüksek anatomik detay sağlaması,
radyonuklid maruziyetinin bulunmaması pozitif yön olarak öne çıkmaktadır Tekstür analizi
gibi makine öğrenmesi metodları tümör heterojenitesi ve agresifliğini belirlemede ve bu
nedenle tümör prognozunu öngörmede yardımcı olmaktadır. Çalışmamızdan ve benzer
çalışmalardan elde edilen sonuçlar sayesinde tekstür analizi incelemesi evre III-IV akciğer
kanseri hastalarında prognozda ve tedaviye yanıtı öngörmede umut vaat etmektedir.
Anahtar sözcükler: Akciğer kanseri, radiomics, tekstür analizi, makine öğrenmesi

Abstract:
AIM: Lung cancer is the most common cause of cancer-related death in men and women.
Non-small cell lung cancer accounts for 85-90% of all lung cancer types. Computed
tomography is used at the time of diagnosis and as an aid in staging. Computer-based image
analysis is recommended to be used to increase the diagnostic value of computerized
tomography in lesion detection and evaluation of benign-malignant lesion differentiation.
Accompanying intra-tumor necrosis, bleeding, myxoid changes cause density changes in the
lesion. With the texture analysis method, low-density areas in the lesion can be detected and
intralesional density differences can be measured. In this way, intra-tumor heterogeneity can
be detected. These features are related to the aggressiveness of the lesion, and other biological
features of the tumor can be determined with the help of tissue analysis. The aim of this study
is to reveal the correlation between the tissue analysis characteristics of non-small cell lung
cancer and the response of the lesion to treatment in PET/CT examination. This will help
determine the prognosis of lung cancers at the time of diagnosis and predict the response to
treatment.
MATERIALS AND METHODS: The images of 106 patients who were diagnosed with
non-small cell lung cancer by biopsy in Istanbul University Istanbul Faculty of Medicine
between 2020-2023 and underwent thoracic CT imaging in the Department of Radiology were
retrospectively evaluated. CT sections were evaluated retrospectively by two radiologists.
Patients whose metabolic response to chemoradiotherapy could not be evaluated in the control
PET/CT examination due to the operation were not included in the study.
For texture analysis, volumetric segmentation was performed by two radiologists by placing a
free-hand region of interest (ROI) on Canon's 'OLEA' software. The images were normalized
and outlier pixels were removed with +/-3 sigma technique. Pixels reshaped, gray levels
discretized. In addition, 2 mm, 4 mm and 6 mm kernels and Laplacian of Gaussian filters
were applied to the images, respectively. Statistically significant differences were found in the
treatment-responsive and unresponsive groups from the texture analysis parameters.
Pyradiomics based features in Olea software have been removed. Data were standardized. Inthe feature selection phase, reproducible features were selected with intra-class
correlations(ICC) analysis (threshold 0.75). According to the Pearson correlation coefficients,
the features that did not correlate more than 0.7 with each other were included in the third
stage. At the last stage, the features were selected using the wrapper-based sequential feature
selection algorithm (SFS). Wrapper has selected 7 attributes. Models were created using
Support vector machine(SVM), Logistic Regression(LR), Naive-Bayes (NB), k-Nearest
Neighbors (kNN) algorithms. After the optimization of the models with the double-layered
cross-validation technique, validation was performed. The inner layer has 5-fold validation
and the hyperparameters of the model have been optimized. In the outer layer, there is also 5-
fold validation and the optimized models have been validated. The results have been obtained.
RESULTS: The study included stage III-IV lung diagnosis, CT imaging performed and
histopathologically verified; 104 patients were included (82 patients were considered as
responding with partial or complete response to treatment. Response of 24 patients was
considered as unresponsive with stable or progressive response to treatment). 111 features (17
shapes, 19 first order, 24 GLCM, 5 NGTDM, 16 GLRLM, 16 GLSZM, 14 GLDM) were
extracted from each image. In the CT texture analysis, 202 features out of 444 features were
found to be compatible in the responding and unresponsive patient groups in two observers.
After Pearson correlation, SFS selected 7 features in the CT and LOG filtered group. After
Pearson correlation analysis and wrapper-based sequential feature selection, accuracy rates
were calculated in SVM, LR, kNN, NB models with 7 parameters. Sensitivity was calculated
as 54% for LR, 64% for SVM, 90% for NB, and 67% for kNN.Sensitivity was calculated as
54% for LR, 64% for SVM, 90% for NB, and 67% for kNN. Specificity was calculated as
69% for LR, 72% for SVM, 86% for NB, and 69% for kNN. Accuracy rates of SVM and LR
models created with AUC values of CT images were found to be 72 and 74%. The accuracy
of the kNN model was 72% and the accuracy of the NB model was 68%.
CONCLUSION: Lung cancer is the most common cause of cancer-related death in both
sexes. It is the most common cancer after prostate cancer in men, following breast cancer in
women. The incidence of lung cancer is 52.3 per 100000 in women and 71.3 per 100000 in
men. Compared to PET-CT examinations, CT provides high anatomical detail and the
absence of radionuclide exposure stands out as positive aspects. Machine learning methods
such as texture analysis help to determine tumor heterogeneity and aggressiveness and therefore predict tumor prognosis. Thanks to the results obtained from our study and similar
studies, texture analysis examination is promising in predicting the prognosis and response to
treatment in stage III-IV lung cancer patients.