Prostat Kanserinde Gleason Skorunun Multiparametrik 3T MR

Prostat Kanserinde Gleason Skorunun Multiparametrik 3T MR Görüntüleme ile
Ayırma Analizi ve Destek Vektör Makineleri Kullanılarak Öngörülmesi
Füsun Çıtak Er1 , Metin Vural2 , Ömer Acar3 , Tarık Esen 4 , Aslıhan Onay2 , Esin Öztürk Işık5
1 Genetik ve Biyomühendislik Bölümü, Yeditepe Üniversitesi, İstanbul
2 Radyoloji Bölümü, VKF Amerikan Hastanesi, İstanbul
3 Üroloji Bölümü, VKF Amerikan Hastanesi, İstanbul
4 Tıp Fakültesi, VKF Amerikan Hastanesi, İstanbul
5 Biyomedikal Mühendisliği Bölümü, Yeditepe Üniversitesi, İstanbul
AMAÇ: Bu çalışmada, klinik veriler ile birlikte multiparametrik 3T MR verilerini kullanarak, radikal
prostatektomi uygulanmayacak hastalarda, gerçek Gleason skorunun öngörülmesine yönelik bilgisayar
destekli teşhis sistemi (CADx) geliştirilmesinde ayırma analizleri ve destek vektör makinelerinin etkinliği
karşılaştırılmıştır.
METOD: Radikal prostatektomi sonrası biyopsi ile gerçek Gleason skoru belirlenmiş 26 prostat kanseri
hastalarına (yaş=61.36±6.55, ) ait klinik ve radyolojik veriler kullanılmıştır. 3T Siemens MR tarayıcıda
vücut ve omurga sarmalı ile T2-ağırlıklı (T2a-MRG) (TR/TE=4830/114ms, NSA=2, FOV=200 mm,
boyut=307x512), difüzyon-ağırlıklı (DAG) (TR/TE=4000/78ms, NSA=6, boyut=106x128, FOV=260mm,
b=0,100,400,800s/mm2), ve dinamik kontrastlı (DK-MRG) (TR/TE=5.08/1.74ms, çevirme açısı=15°,
FOV=260mm, boyut=138x192, NSA=1) MR görüntüleme yapılmıştır. Klinik bulgulardan, hastanın yaşı,
dijital rektal muayene sırasında şüpheli anormal yapıya rastlanması, PSA değeri, transrektal
ultrasonografi eşliğinde prostat biyopsisi (TRUS-Bx) ile ölçümlenen lezyon boyutu ve TRUS-Bx Gleason
skoru; radyolojik bulgulardan, ADC değeri, T2a-MRG, DAG, ve DK-MRG sekanslarına ait beş-noktalı Likert
skorları bu çalışmada sınıflandırma yöntemleri için girdi parametreleri olarak kullanılmıştır. Bu dokuz adet
girdi parametresinden elde edilen veriler normalize edilerek temel bileşenler analizi (PCA) yöntemi ile
beş boyuta indirgenmiştir. Doğrusal (LDA) ve ikilenik (QDA) ayırma analizi ile doğrusal (SVM-L) ve
doğrusal olmayan (SVM-NL) çekirdekli destek vektör makineleri ile oluşturulan CADx modellerinin
performansları, üç-katmanlı çarpraz doğrulama yöntemi onbeş kere tekrarlanıp ortalaması alınarak
ölçümlenmiştir.
SONUÇ: Tablo 1 düşük (skor <=7,n=20) ve yüksek Gleason skora (skor >7, n=6) sahip hastalardan
elde edilmiş olan parametrelerin ortalama ve standart sapma değerlerini ve Figür 1 bir hastadan alınmış
örnek veriyi göstermektedir. Bu çalışma sonunda LDA, QDA, SVM-L, ve SVM-NL için gözlemlenen duyarlılık
değerleri sırası ile 89.69%, 78.37%, 89.05%, ve 81.17% olmuştur. Özgüllük değerleri ise, sırası ile
60.11%, 55.18%, 70.76%, ve 61.07% olarak hesaplanmıştır. Her dört yöntemin de başarılı sonuçlar
verdiği gözlemlenmiştir. Doğrusal olan yöntemlerin daha iyi sonuç verdiği dikkati çekmiştir.
* Bu çalışma Marie Curie IRG 256528 ve TÜBİTAK 3501 Kariyer Geliştirme Programı 112E036 numaralı
araştırma fonları tarafından desteklenmiştir.
Anahtar Kelimeler: Multiparametrik MR, Prostat Kanseri, Destek Vektör Makineleri, Ayırma Analizi,
Gleason Skor
Figür 1
67 yaşında prostat kanseri teşhisi konmuş bir erkek hastaya ait multiparametrik MR görüntüleri. DK-MRG washout
haritası (a), DK- MRG zaman eğrisi (b), MRS (c), T2a-MRG (d), yüksek b değerli DAG (e), ve ADC (f).
Tablo 1
Parametreler
Düşük Derece (ortalama±std) Yüksek Derece (ortalama±std)
Hastanın yaşı
60.40±6.31
64.33±5.85
DRM
0.30±0.47
0.33±0.51
PSA
9.05±12.89
12.23±13.77
TRUS-Bx Gleason skoru
6.65±0.58
8.00±0.89
TRUS-Bx Lezyon boyutu 1.44±0.34
1.58±0.65
ADC
689.95±148.10
595.50±152.46
T2a Likert Skoru
4.05±0.68
4.33±0.52
DAG Likert Skoru
4.60±0.59
4.66±0.52
DK-MRG Likert Skoru
3.95±1.35
5.00±0.00
Düşük ve yüksek Gleason skora sahip hastalardan elde edilmiş olan parametrelerin ortalama ve standart sapma
değerleri.
Detaylar
Statü
:
Baş Hakemde
Tercih Edilen Sunuş Şekli :
Sözlü Sunum
Bildiri Grubu
:
Bio Mühendislik
Dili
:
Türkçe
Saved:
:
02.04.2014 14:23:42
Submit:
:
02.04.2014 17:16:11
Yazar ve Editöre Özel Bilgiler
Sunan Yazar
:
Füsun Çıtak Er ([email protected])
Kapat
Yazdır

Download Report