Mesane kanseri kas invazyonunun radyomik özellikler ve makine öğrenimi modelleri kullanılarak değerlendirilmesi: Açıklanabilir yapay zekâ yaklaşımı
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, İSTANBUL BAŞAKŞEHİR ÇAM VE SAKURA ŞEHİR SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ, DAHİLİ TIP BİLİMLERİ BÖLÜMÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: İREM TİRYAKİ
Danışman: Aytül Hande YARDIMCI
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Amaç Bu çalışmanın amacı, multiparametrik manyetik rezonans görüntüleme verilerinden elde edilen radyomik özellikler ile makine öğrenimi algoritmalarını entegre ederek, mesane kanserinde kas invazyonunu non-invaziv bir yöntemle erken ve doğru biçimde tahmin eden açıklanabilir bir model geliştirmektir. Çalışma, radyolog temelli VI-RADS skorlamasını kantitatif radyomik analizle destekleyerek tanısal performansı artırmayı hedeflemiştir. Gereç ve Yöntem Ocak 2021–Haziran 2025 tarihleri arasında kurumumuzda mesane kanseri tanısı almış, preoperatif mpMRG (T2A, DAG, ADC ve DKG) incelemesi yapılmış ve histopatolojik olarak doğrulanmış 187 hasta retrospektif olarak değerlendirilmiştir. Görüntülerde N4ITK algoritmasıyla bias düzeltmesi uygulanmış, tüm sekanslar 1×1×1 mm³ voksel boyutuna yeniden örneklenmiştir. En ileri evreli tümörler manuel olarak 2D tek kesit üzerinden segmente edilmiştir. PyRadyomik ile 428 radyomik özellik çıkarılmış, Temel Bileşen Analizi (PCA) ve K-Means algoritmalarıyla endofenotip kümeleri oluşturulmuştur. Eğitim setinde dengesizlik ADASYN yöntemiyle giderilmiş, yalnızca radyomik imzaları kullanan Model 1 ve VI-RADS entegrasyonlu Model 2 eğitilmiştir. Bulgular Model 1 test setinde AUC: 0,87 ve duyarlılık: 0,57 göstermiştir. VI-RADS entegrasyonlu Model 2, AUC: 0,99, duyarlılık: 1,0, doğruluk: %92,9 ve F1 skoru: 0,87 ile mükemmel performans sergilemiştir. Bootstrap analizi, Model 2'nin AUC değerinin Model 1'e göre anlamlı düzeyde yüksek olduğunu göstermiştir (ΔAUC=0,12; p<0,05). Özellik önem analizinde T2 sekansından elde edilen birinci derece istatistiksel ve şekil temelli özellikler en yüksek katkıyı sağlamıştır. Sonuç Radyomik endofenotiplerin VI-RADS skoru ile entegrasyonu, mesane kanserinde kas invazyonunu öngörmede AUC: 0,99 ve mükemmel duyarlılık (%100) sunmuştur. Bu hibrit model, VI-RADS değerlendirmesini kantitatif radyomik analizle güçlendirerek tanısal doğruluğu artırmakta ve tedavi planlamasında klinik karar süreçlerine değerli katkı sağlamaktadır. Anahtar Kelimeler: Kas invazyonu, Makine öğrenimi, Mesane kanseri, Multiparametrik MRG, Radyomik, VI-RADS (Vesical Imaging-Reporting and Data System)