Karaciğer metastazlarında primer tümör odağını öngörmede 'radiomics' ve makine öğrenmesinin katkısı
Contribution of 'radiomics' and machine learning in predicting primer tumor site in liver metastases
Yazar: ABDULLAH YILDIZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUDE TOSUN
Kocaeli Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2020
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Karaciğer = Liver ; Karaciğer hastalıkları = Liver diseases ; Karaciğer neoplazmları = Liver neoplasms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Neoplazm metastazları = Neoplasm metastasis ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Radyomikler = Radiomics ; Radyomikler = Radiomics

Özet:
Giriş ve Amaç: Karaciğer metastazı tespit edildikten sonra primer tümör odağını belirlemek amacıyla çok sayıda görüntüleme, fizik muayene, labarotuar testleri yapılmakta olup bazen odak bulunamamaktadır.Bu çalışmada karaciğer metastazları üzerinden primer tümör odağını öngörmede radiomics ve makine öğrenmesinin katkısını araştırmak amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Çalışmamız retrospektif olup primer tümörü kolorektal, akciğer, pankreas, mide ve meme kanseri olan  karaciğer metastazı bulunan 201 hasta dahil edildi. Portal venöz faz BT görüntülerinden şekil tabanlı ve birinci, ikinci ve yüksek düzey texture özellikleri olmak üzere toplam 107 adet radiomics özelliği elde edildi. Filtreleme yöntemi olarak Laplacian Gaussian tekniği kullanıldı. Radiomics özellikleri kullanılarak support vector machine, lojistik regresyon, kNN, naive bayes, decision tree, random forest ve neural network algoritmaları ile sınıflandırma yapıldı. Özellik azaltma yöntemi olarak filtresiz görüntülerde anova, ince filtreli görüntülerde reliefF, kaba filtreli görüntülerde fcbf metodu kullanıldı. İnternal validasyon tekniği olarak stratified-10 fold cross-validation kullanıldı. Makine öğrenmesi algoritmalarının sınıflandırma performansı area under the curve(AUC), sensitivite, spesifite ve doğruluk oranları ile değerlendirildi.
Bulgular: Meme kanseri metastazını diğer gruplardan ayırmada tüm ML lerin performansı anlamlı yüksek bulunmuş olup (AUC >0.9) performansı en yüksek algoritma kaba filtreli görüntülerde özellik azaltma yöntemi kullanılarak naive bayes algoritmasıydı (AUC:0.977).
Sonuç: Karaciğer metastazlarında özellikle meme kanserini saptamada ve dışlamada radiomics tabanlı ML ile elde ettiğimiz sonuçlar primer tümör odağını öngörmede umut verici olup gelecekte tanı aracı olarak hizmet verebilir.

Anahtar Sözcükler: Karaciğer metastazı, Primer tümör, Makine Öğrenmesi, Radiomics

Abstract:
Introduction and purpose: After liver metastasis have been detected, sometimes primary tumor can't be determined, although many imaging techniques, physical examination and laboratory tests are performed. In this study, we aimed to investigate to contribution of radiomics and machine learning to predict primary tumor sites
Materials and methods: 201 patients with primary tumor (colorectal, lung, pancreas, stomach and breast cancer) liver metastasis were included in this retrospective study. A total of 107 radiomics features, including shape-based, first, second and higher-order textural features, were extracted from portal venous phase CT images. Laplacian Gaussian technique was used as a filtering method. Classifications were made with support vector machine, logistic regression, kNN, naive bayes, decission tree, random forest and neural network using radiomics features. As feature reduction method, anova was used for unfiltered images, reliefF was used fort thin-filtered images and fcbf was used for coarse-filtered images. Starified 10 fold cross-validation was used as an internal validation technique. The machine learning algorithms were evaluated with the area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, and accuracy rates.
Results: In seperating breast canser metastases from other groups the performans of all MLs was found to be significantly high (AUC >0.9) and the algorithm with the highest performance was naive bayes algorithm using feature reduction method in coarse filter images.
Conclusion: The results we obtained with radiomics-based ML in distinguishing liver metastases, especially in detecting and excluding breast cancer, are promising in predicting primary tumor focus and may serve as diagnostic tools in the future.

Keywords: Liver Metastasis, Primary Tumor, Machine Learning, Radiomics