Karaciğer Tümörlerinde 4 Difüzyon Eğri Modelinin Karşılaştırılması

NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ BAP SONUÇ RAPORU Karaciğer Tümörlerinde 4 Difüzyon Eğri Modelinin Karşılaştırılması

Hale Pınar Zengingönül

Çorlu Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Mühendisliği Namık Kemal Üniversitesi

[email protected]

SONUÇLAR

Bu çalışmada karaciğer kanseri (HCC-Hepatocelüler Carcinoma) yirmi sekiz hastanın (sağlıklı ve tümörlü dokularının koordinatları belirlenmiş) DİCOM biçimli görüntü verilerinden dört modelinde difüzyon katsayıları, istatistiksel belirleyici parametreleri ve ADC haritaları MATLAB kodlarıyla hesaplandı. Her hasta için ayrı ayrı elde edilen difüzyon katsayıları ve istatistiksel belirleyici parametrelerden tablolar oluşturuldu. İncelenen ADC haritalarında x ekseni b faktörünü gösterirken, y ekseni piksel kuvvetini göstermektedir. Elde edilen ADC haritalarında tekli üstel model (monoADC), ikili üstel modeller (biexpADC ve biexpADC2), esnek üstel modeller (stretchedADC ve stretchedAlpha) , kurtosis modellerin (kurtosisADC ve kurtosisK) eğrileri ve 16 b faktörünün dağılımları bulunmaktadır.

Tablo-1.1: Hasta-1 için 6 pikselin MATLAB kodlarıyla çıkan ADC haritalarında x-y koordinatları

12

Tablo-1.2: Hasta-1 için tümörlü bölgenin belirlenmiş x/y koordinatlarındaki tekli üstel model parametreleri ve istatistik değerleri

Tablo-1.3: Hasta-1 için tümörlü bölgenin belirlenmiş x/y koordinatlarındaki ikili üstel model parametreleri ve istatistik değerleri

13

Tablo-1.4: Hasta-1 için tümörlü bölgenin belirlenmiş x/y koordinatlarındaki esnek üstel model parametreleri ve istatistik değerleri

Tablo-1.5: Hasta-1 için tümörlü bölgenin belirlenmiş x/y koordinatlarındaki kurtosis model parametreleri ve istatistik değerleri

14

Elde edilen tablolardan aynı hastanın sağlıklı ve tümörlü dokuları arasında karşılaştırma yapıldı. Bu karşılaştırma sonuçlarına göre dört modelden hangisinin daha kullanışlı olduğunu anlaşılması için de modeller arası incelemeler yapıldı. Yapılan literatür araştırmasına göre tümörlü bölgelerde difüzyon kısıtlanmasından dolayı ADC katsayılarının daha düşük olması beklenmektedir. Hasta 1 için eldeki verilere göre tekli üstel modelin haricinde esnek üstel ve kurtosis modelin ortalama ADC katsayı değerleri bu modellerde daha iyi sonuç verdiği görüldü. Aynı zamanda ‘rmse’ ve ‘rsqare’ istatistik değerlerine bakılarak da tekli üstel modelin haricinde esnek üstel ve kurtosis modellerin daha iyi sonuç verildiği görüldü. Bu karşılaştırma sonuçlarına göre tek hasta için yapılan çalışmalar diğer hastalar içinde uygulandı.

Tablo-1.6: Toplam hasta verilerinin tüm modellerin difüzyon katsayıların ve istatistiksel değerlerinin ortalamalarının karşılaştırılması

Toplam hasta verilerinin ortalamalarına bakılarak, tekli üstel modelin ADC katsayılarının ortalama değeri ve kurtosis modelin ADC katsayılarının ortalama değeri daha düşük olduğu gözlendi. Bu karşılaştırma ile ikili üstel model için yüksek değerler gözlendi. Sonuçlara bakarak tek hasta için farklı modellerin daha kullanışlı olduğu söylenebileceği gibi toplam karşılaştırmaya bakılarak ikili üstel model hariç diğer modellerin daha anlamlı sonuçlar verdiği gözlendi . Ayrıca ‘rmse’ ve ‘rsquare’

istatiksel değerlerinin ortalaması yakın olduğundan, verilerin tümörlü bölge için doğru sonuçlar olduğu gözlendi.

15

Hasta Numarası

monoADC biexpADC1 biexpADC2 stretchedADC stretchedAlpha KurtosisADC KurtosisK

HCC2-15 0,001479649 0,018262049 0,001168952 0,001367032 0,707958947 0,002082067 1,305343391 HCC3-13 0,001514248 0,013989035 0,001452053 0,001515547 0,794792083 0,001885396 0,720703792

HCC3-14 0,001584045 0,019677791 0,01194924 0,002050658 0,239378182 0,002147081 0,839983071 HCC4-07 0,008624771 0,021778679 0,001193721 0,009495611 0,727497143 0,009935932 0,549278929 HCC4-12 0,010975695 0,04154755 0,001574405 0,012399918 0,54593406 0,01082792 0,563776842 HCC4-13 0,008560973 0,032557371 0,020236865 0,009922001 0,608116407 0,009723235 0,596460659 HCC7-09 0,018491915 0,093112928 0,043829122 0,015125736 0,378026691 0,011744269 0,417892687 HCC7-10 0,003932987 0,081002173 0,001292318 0,003254673 0,661077788 0,003745992 0,990262366 HCC8-13 0,0011682 0,089958945 0,005102609 0,004531964 0,533023188 0,002118672 1,60438 HCC10-13 0,002184573 0,03356665 0,000105764 0,002202051 0,655349417 0,003224569 1,386579612 HCC11_09 0,007035972 0,007702349 0,024837212 0,010439143 0,7950063 0,007455212 0,43282925 HCC12_10 0,010563987 0,030780742 0,000175962 0,004007954 0,416322559 0,004625509 1,680144624 HCC12_12 0,007594074 0,023153188 0,002869667 0,006290775 0,500423821 -0,006877703 0,724899431 HCC15_10 0,001858788 0,049148633 0,005946784 0,002351472 0,550146458 0,002927532 0,89268901 HCC15_11 0,001896249 0,042556386 0,007787705 0,002429251 0,549002162 0,002921143 1,31158541 HCC16_13 0,001651303 0,02680813 0,004594228 0,00169292 0,713905072 0,002335545 1,134561594 HCC16_14 0,001780753 0,005662097 0,010604792 0,001793939 0,924581842 0,001794287 0,04943805 HCC17_09 0,00161223 0,022082022 0,013983475 0,001730849 0,725367792 0,0023507 1,165880909 HCC17_09.T 0,011979979 0,091501628 0,016854502 0,006973107 0,496790191 0,006928311 0,924347925 HCC18_14 0,00866141 0,061829371 0,023519465 0,018131347 0,399191429 0,010089782 0,588887755 HCC19-07 0,002148821 0,081861757 0,015386002 0,002385705 0,679102381 0,00290511 0,902917857 HCC19-08 0,002786295 0,04596635 0,005310645 0,003110175 0,664433699 0,003842289 0,954627932 HCC19-18 0,003586833 0,029457063 0,001351186 0,003871474 0,664839565 0,004713861 0,838528478 HCC20-13 0,007258153 0,06716046 0,05046456 0,015084007 0,359132667 0,008662493 0,922202 HCC20-14 0,002096849 0,022168638 0,000330023 0,002462422 0,639420426 0,003612521 1,075344766 HCC21-20 0,004614676 0,043172241 0,007835194 0,00605056 0,471390376 0,006283652 0,889221805 HCC22-09 0,00201765 0,0430905 0,000601035 0,021843 0,16208 0,00747195 0,801095 HCC24-12 0,00476436 0,120372213 0,003110493 0,006747553 0,510778667 0,005955973 0,631230667 HCC24-14 0,003711161 0,0571588 0,004362876 0,006256002 0,306447185 0,006005589 1,067799074 HCC24-15 0,006741031 0,038823078 0,040310423 0,008246939 0,601036316 0,006891769 0,698677821 HCC25-16 0,000784722 0,032568618 0,002574915 0,000739109 0,464139432 0,002317742 2,72984045 HCC25-17 0,001608872 0,02851834 0,009031985 0,001491516 0,506397405 0,002603147 2,495541069 HCC26-11 0,003449059 0,029479603 0,003577957 0,003907297 0,616257949 0,004705985 0,872263846 HCC27-17 0,001549071 0,058895213 0,217029668 0,001644918 0,618523158 0,002209742 1,07885 HCC28-11 0,013607077 0,036586923 0,001994146 0,016240308 0,612664615 0,015241462 0,403446154 HCC28-12 0,018069694 0,125491494 0,000698867 0,016187788 0,404805294 0,015710871 0,642524118 ortalama 0,005331837 0,043924111 0,013403592 0,006499298 0,561203907 0,005690973 0,717684723

Tablo-1.7: Tüm hastaların her model için ADC katsayılarının ortalamaları ve bu değerlerin ortalaması

16 VERİ TANIMI VE SONUÇLAR

Çalışmada kullanılan görüntüler Mt.Sinai hastanesinde 28 karaciğer HCC-Hepatocelüler Carcinoma hastalarından alınmıştır. Görüntülemede kullanılan cihaz Siemens 1.5 T dır. Difüzyon MRG sekansı

"singleshot" spin eko eko-planar görüntüleme (SE EPI) ile elde edildi. Kesit kalınlığı 7mm TR=4000 ms, TE 81 ms, görüntüleme frekansı 63.681, kesit aralığı 8.4 mm, piksel araları 1.15625x1.15625 mm,

ROW (satır sayısı) 240, COLS (kolon sayısı) 360, FOV 277x370 mm, b-faktör=[15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 175 200 400 600 800] s/mm2 aralığında belirlendi.

Tablo 1.8: Toplam hasta verilerinin tüm modellerin difüzyon katsayıların ve istatistiksel değerlerinin ortalamalarının karşılaştırılması

MODELLER Tekli

üstel

İkili üstel Esnek üstel Kurtosis

Katsayılar ADC

mm²/s

ADC1 mm²/s

ADC2 mm²/s

ADC mm²/s

alpha ADC mm²/s

K

Değerler -0.0053 -0.0439 -0.0134 -0.0065 0.5612 -0.0057 0.0046 İSTATİSTİKSEL

PARAMETRELER

rmse 4.933 4.302 4.212 4.848

rsquare 0.7 0.815 0.804 0.742

Aynı hastanın verileri tümörlü dokular üzerinde dört model kullanarak incelendi. Dört modelden hangisinin daha doğru sonuç verdiğinin anlaşılması için de modeller arası istatiksel karşılaştırmalar yapıldı. Tablo 2’de verilen sonuçların da ortaya koyduğu gibi en iyisinin esnek üstel model olduğu ve 4 model arasında en kötü uyumun tekli üstel modelde olduğu gözlemlenmiştir. Bu sonuç modeller arası R² (R kare) ve rmse (karakök ortalama) parametreleri karşılaştırılarak verilmiştir.

Bu çalışmanın 2. Aşaması elde edilen değerlerin biyolojik olarak karşılıklarının ortaya çıkarılmasıdır.

Matematiksel değerlerin tama olarak neyi ifade ettiklerini bulmak için bu görüntülerde yer alan tümörlerin biyopsi ile çalışılması gerekmektedir. Yine de çalışmanın ortaya çıkardığı gibi günümüzde kullanılan tekli üstel modelin diğerlerine nazaran aslında daha az güvenilir olduğu gözlemlenmiştir.

Daha yüksek b değerleri ile yapılan deneylerin aynı şekilde incelenmesi veri güvenilirliği konusunu daha ileriye götürecektir.

KAYNAKÇA

[1] CHAN Kyo Kim, BYUNG Kwan Park, BOHYUN Kim, Diffusion-Weighted MRI at 3T for the Evaluation of Prostate Cancer, AJR, 194,1461-1469, (2010)

[2] BABOURINA-BROOKS B1, COWIN GJ, WANG D., Diffusion-weighted imaging in the prostate: an apparent diffusion coefficient comparison of half-Fourier acquisition single-shot turbo spin-echo and echo planar imaging, Magn Reson Imaging. 30(2):189-94, (2012)

[3] BLACKLEDGE Matthew D., LEACH Martin O., COLLINS David J. and KOH Dow-Mu, Computed Diffusion-weighted MR Imaging May improve tumor detection, (2011)

[4] GIBBS P, TOZER DJ, LINEY GP, TURNBULL LW. Comparison of quantitative T2 mapping and diffusion-weighted imaging in the normal and pathologic prostate. Magn Reson Med.

46:10548, (2001)

[5] MAZAHERI Y, et al., Diffusion-weighted magnetic resonance imaging of the prostate: improved robustness with stretched exponential modeling, J Comp. Assist Tomogr., 36, 695-703, (2012)

[6] MULKERN R.V., et al., Biexponential Characterization of Prostate Tissue Diffusion Decay Curves over an Extended b-factor Range Magn. Resonance Imaging. 24, 563-568, (2006)

[7] JANSEN J.F.A., et al., Non-Gaussian Analysis of Diffusion-Weighted MR Imaging in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: A Feasibility Study, AJNR Am J Neuroradiology 31, 741– 748, Apr 2010

[8] YUAN Jing, et al., Non-Gaussian Analysis of Diffusion Weighted Imaging in Head and Neck at 3T: A Pilot Study in Patients with Nasopharyngeal Carcinoma, DOI: 10.1371/journal.pone.0087024, Jan 2014

[9] LE BIHAN Denis, Apparent Diffusion Coefficient and Beyond: What Diffusion MR Imaging Can Tell Us about Tissue Structure, Radiology 268,318-322, August 2013

[10]http://kanser.gov.tr/kanser/kanser-turleri/47-karaciger-kanseri.html[5.06.15]

[11] http://belirtilerinelerdir.com/karaciger-kanseri-belirtileri-nelerdir/[7.06.15]

[12] Dow-Mu Koh, David J. Collins, Matthew R. Orton, Intravoxel Incoherent Motion in Body Diffusion-Weighted MRI: Reality and Challenges AJR:196, June

2011

[13] ÖZTÜRK Müge, MR Difüzyon Yöntemiyle Prostat Kanserlerinin Belirlenmesi, Haziran 2014