Akciğer kanseri tanısıyla opere olmuş olguların mediastinal evrelemesinde yapay zeka kullanımı
Machine learning for mediastinal staging of operated patients with the diagnosis of lung cancer
Yazar: EREN ERDOĞDU
Danışman: PROF. DR. MURAT KARA
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Göğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Göğüs Kalp ve Damar Cerrahisi = Thoracic and Cardiovascular Surgery
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Akciğer neoplazmları = Lung neoplasms ; Cerrahi-akciğer = Surgery-lung ; Karsinoma-küçük hücreli olmayan-akciğer = Carcinoma-non small cell-lung ; Neoplazm evreleri = Neoplasm staging ; Neoplazm metastazları = Neoplasm metastasis ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Primer akciğer karsinomu dünyada kanser sebepli ölümlerin en sık sebebidir. Doğru ve hızlı evreleme ile hastaların sağkalımını arttırmak mümkündür. Uzak metastazların belirlenmesinde yüksek sensitivite ve spesifite ile sonuç veren yöntemler olmasına rağmen mediastinal lenf nodu metastazının belirlenmesinde non-invaziv yöntemlerin spesifitesi düşüktür. Bu çalışmamızın amacı mediastinal lenf nodu metastazını yüksek doğrulukla saptayan bir yapay zeka modeli belirlemektir.

Hastalar ve yöntemler: İstanbul Tıp Fakültesi Göğüs Cerrahisi Anabilim Dalı'nda primer küçük hücreli dışı akciğer karsinomu tanısı olan ve mediastinal evreleme amacıyla standart servikal mediastinoskopi yapılan toplam 472 hasta çalışmaya dahil edildi. Yapay zeka sınıflandırma algoritmaları, yapay zeka görüntü işleme yöntemleri ve SPSS Neural Network ile hastaların radyolojik görüntülemeleri ve mediastinal lenf nodlarının uzun aksı, kısa aksı, kitlenin SUVmax değeri, mediastinal lenf nodlarının SUVmax değeri, kitle ve mediastinal lenf nodlarının SUVmax oranı, PET-BT'den operasyona geçen gün sayısı, kitle boyutu, hiler SUVmax değeri, yaş, cinsiyet, adenokarsinom tanısı ve taraf bilgilerini kullanarak farklı yapay zeka modelleri oluşturuldu. Bu modellerin sensitivite, spesifite ve doğruluk oranları ile birlikte F1 skoru değerlendirildi. 

Bulgular: Yapay zeka ile görüntü işleme modeli mediastinal lenf nodu metastazlarını tespit etmede yetersiz kaldı. Yapay zeka ile görüntü işleme algoritmasının sensitivite, spesifite ve doğruluk oranları sırasıyla % 0, % 100 ve % 50 olarak saptandı. SPSS Neural Network analizinde ise aynı oranlar % 71.4, % 96.8, % 92.3 olarak belirlendi. Aynı değerler SMOTE uygulanmış lojistik regresyon analizinde % 92.3, % 91.2, % 91.5 ve F1 skoru 0.85 olarak belirlendi. En başarılı yapay zeka modeli olan Linear SVM modelinde ise bu değerler sırasıyla % 88.5, % 98.5, % 95.7 olacak şekilde en yüksek oranlara ulaşıldı. Benzer şekilde en yüksek F1 skoru 0.92 olarak Linear SVM yönteminde saptandı. 

Sonuç: Linear SVM modeli ile oluşturulacak yapay zeka modeli küçük hücreli dışı akciğer karsinomunda mediastinal lenf bezi metastazını değerlendirmede yüksek doğruluk oranı ve güvenle kullanılabilir.

Abstract:
Objective: Primary lung cancer is the most common cause of cancer - related death in the world.  Accurate and rapid staging might prolong the survival of patients. Although some methods with high sensitivity and specificity are available for the diagnosis of distant metastasis, the specificity of non-invasive methods for the diagnosis of mediastinal lymph node metastasis is low. We conducted a study to determine an artificial intelligence model for the detection of mediastinal lymph node metastasis with high accuracy.  
    
Patients and methods: A total 472 histologically proven non-small cell lung cancer patients, who underwent standard cervical mediastinoscopy in Istanbul Faculty of Medicine Thoracic Surgery Department were included in our study. We performed different artificial intelligence classification and deep learning image processing methods using the clinicopathological and radiological features such as age and gender of patients; side, size, histopathological diagnosis and SUVmax of the tumor; SUVmax ratio of tumor and mediastinal lymph nodes; SUVmax, long and short axis of mediastinal lymph nodes and SUVmax of hilar lymph nodes. We evaluated sensitivity, specifity and accuracy rates as well as F1 score of different artificial intelligence methods.

Results: Deep learning radiological image processing model failed to detect mediastinal lymph node metastasis. The sensitivity, specificity and accuracy rates of image processing model were as low as 0 %, 100 %, 50 %, respectively. In SPSS Neural Network, the same rates were determined as 71.4 %, 96.8 %, and 92.3 %, respectively. SMOTE applied logistic regression analysis resulted as 92.3 %, 91.2 %, 91.5 % with F1 score of 0.85, respectively. Linear SVM method, which appeared as the most successful method, these values reached as high as 88.5 %, 98.5 % and 95.7%, respectively. Similarly, the greatest F1 score was found to be as 0.92 in the Linear SVM method.

Conclusion: An artificial intelligence model created by Linear SVM method might be used safely with high accuracy in the detection mediastinal lymph node metastasis in non-small cell lung carcinoma.