Lokal
lokal ileri evre meme kanseri lezyonlarının [18F]FDG PET/BT parametreleri ve derin öğrenme algoritmalarına dayanarak hormon reseptör düzeyi ve histolojisinin değerlendirilmesinde yapay zekâ modellerinin eğitimi ve başarısı /
Yazar: ŞEVKET ZORLU
Danışman: PROF. DR. HAKAN DEMİR
Kocaeli Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı / Nükleer Tıp Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Giriş ve Amaç: Meme kanseri tüm dünyada kadınlarda en sık görülen kanser olup metastaz şüphesi bulunanlarda [18F]FDG PET/BT önerilen görüntüleme yöntemidir. Bu çalışmada lokal / lokal ileri evre meme kanseri lezyonlarının PET/BT parametreleri ve derin öğrenme algoritmalarına dayanarak hormon reseptör durumu ve histolojisinin tahmininde yapay zekâ modellerinin eğitimi ve başarısını değerlendirmeyi amaçladık.
Gereç ve Yöntem: Histopatolojik olarak kanıtlanmış ve evreleme FDG PET/BT görüntüleri bulunan 140 kadın meme kanseri hastası retrospektif olarak çalışmaya dahil edildi. Meme kanseri lezyonlarına ait elde edilen metabolik ve volümetrik parametrelerin histopatolojik özellik grupları arasındaki ilişkisi istatistiksel olarak incelendi. Ayrıca hastaların FDG PET görüntüleri aksiyel planda HR durumuna ve histolojik derece grubuna göre işaretlenerek YOLO-v9 algoritması eşliğinde derin öğrenme modelleri geliştirildi ve performansları değerlendirildi.
Bulgular: Hastalar lokal ve lokal ileri evre olarak sınıflandırıldığında ve karşılaştırıldığında lokal ileri grupta tüm metabolik ve volümetrik parametrelerin daha yüksek olduğu saptandı (p <0.05). Moleküler sınıflamada Üçlü Negatif grupta diğer gruplara kıyasla tüm metabolik ve volümetrik parametrelerin (p <0.001) daha yüksek olduğu saptandı. Luminal B grubunda ise Luminal A grubuna kıyasla SUV parametrelerinin daha yüksek (p <0.05) olduğu tespit edildi. Histopatolojik özelliklerden ER negatifliği, yüksek Ki- 67 düzeyi ve yüksek histolojik derece grubunda MTV dışındaki tüm metabolik ve volümetrik parametrelerin daha yüksek olduğu saptandı (p <0.05). PR ve HER2 durumları incelendiğinde ise gruplar arasında anlamlı fark tespit edilmedi (p>0.05). Histolojik derece sınıfında lezyonların tespit ve tahmininde %61,1 ve HR durumu sınıfında lezyonların tespit ve tahmininde ise %63,1 genel doğruluğa sahip derin öğrenme modelleri geliştirildi.
Sonuç: Lezyondan elde edilen metabolik ve volümetrik parametreler histopatolojik tanısı ile ilgili önemli bilgiler sağlayabilir. Geliştirilen derin öğrenme algoritmalarının daha da iyileştirilmesiyle lezyonların hızlıca tespiti sonrası histopatolojik karakterizasyonunda klinisyene yol gösterici olacaktır.
Anahtar Kelimeler: FDG, PET/BT, Meme kanseri, Derin Öğrenme, YOLO v9

Abstract:
Introduction and Objective: Breast cancer is the most common cancer in women worldwide, and [18F]FDG PET/CT is the recommended imaging modality for those with suspected metastasis. In this study, we aimed to evaluate the training and performance of artificial intelligence models in predicting hormone receptor status and histology based on PET/CT parameters and deep learning algorithms in local and locally advanced breast cancer lesions.
Materials and Methods: A total of 140 female breast cancer patients with histopathologically confirmed diagnoses and staging FDG PET/CT images were retrospectively included in the study. The relationships between metabolic and volumetric parameters of breast cancer lesions and histopathological feature groups were statistically analyzed. Additionally, deep learning models were developed using the YOLO-v9 algorithm by annotating FDG PET images in the axial plane according to HR status and histological grade group, and their performance was evaluated.
Results: When patients were classified and compared as local and locally advanced stages, all metabolic and volumetric parameters were found to be higher in the locally advanced group (p < 0.05). In molecular classification, all metabolic and volumetric parameters were significantly higher in the Triple-Negative group compared to other groups (p < 0.001). In the Luminal B group, SUV parameters were higher than in the Luminal A group (p < 0.05). Among histopathological features, ER negativity, high Ki-67 level, and high histological grade group showed higher values for all metabolic and volumetric parameters except MTV (p < 0.05). No significant differences were found between PR and HER2 statuses (p > 0.05). Deep learning models achieved an overall accuracy of 61.1% for lesion detection and prediction in the histological grade class, and 63.1% for lesion detection and prediction in the HR status class.
Conclusion: Metabolic and volumetric parameters obtained from lesions may provide important information related to their histopathological diagnosis. With further improvement of the developed deep learning algorithms, they could guide clinicians in the rapid detection and histopathological characterization of lesions.
Keywords: FDG, PET/CT, Breast cancer, Deep Learning, YOLO v9