Meme kanseri moleküler subtip belirlenmesinde pyradiomics'in B mode us görüntülerde kullanımı
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, İSTANBUL KARTAL DR. LÜTFİ KIRDAR ŞEHİR SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ, RADYODİAGNOSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HASAN SERMET
Danışman: Şadiye Nuray KADIOĞLU VOYVODA
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:AMAÇ Bu çalışmada malign meme kanseri tanısı almış hastalarda ,Pyradiomics kullanılarak lezyonların 5'e ayırdığımız moleküler subtiplerine göre invazif yöntemlere başvurmadan tanı alıp alamayacağımız sorusuna yanıt aradık. GEREÇ Ocak 2020- Ağustos 2022 tarihleri arasında hastanemizin meme biriminde biyopsi yapılmış ve malign tanı almış hasta görüntüleri retrospektif olarak PACS sistemindeki görüntülerden tarandı ve analiz edildi. ITK-SNAP programına uygunluk sağlan tek kesit DICOM formatıda olan görüntüler manuel olarak segmente edildi. Pyradiomics version 2.2 kullanılarak analizi sağlanan görüntülerin first-order ve second-order texture analiz parametreleri SPSS programında analiz edilip ROC eğrileri çizildi. Ayrıca gri-skala bulgularına bakılarak ek analizler gerçekleştirildi. BULGULAR Gerçekleştirilen multivaryasyonel ROC analizleri ve istatistiksel çalışmalar sonucunda Kurtosis, Range, Maximum, Variance, Depence Non Uniformity, Zone Variance, Coarseness ve Gray Level Non-Uniformity p değerlerinin 0,05 değerinden küçük bulunması sebebi ile moleküler subtiplemede yeri olabileceği saptanmıştır. SONUÇ Ultrason görüntüleri ve Pyradiomics kullanılarak yapılan analizler ile sonografik olarak insan gözünün ayırt edemeyeceği tekstür parametreleri ile meme malignitelerinin moleküler subtiplendirilmesi mümkün olabilir. Gelecekteki araştırmalar, daha geniş veri kümeleri ve gelişmiş tekniklerle invazif işlemlere başvurmaksızın yapılabilme potansiyeline sahip olacaktır.