Negatifsiz Matris Çarpanlarına Ayırma (NMF) Yönteminin Multiparametrik 3T MR Görüntülerini Kullanarak Gliom Derecesinin Öngörülmesinde Gözetimli Yöntem Olarak Kullanılması Füsun Çıtak Er1 , Zeynep Fırat2 , Başar Sarıkaya 2 , Uğur Türe 3 , Esin Öztürk Işık4 1 Genetik ve Biyomühendislik Bölümü, Yeditepe Üniversitesi, İstanbul 2 Radyoloji Bölümü, Yeditepe Üniversitesi Hastanesi, İstanbul 3 Beyin Cerrahisi Bölümü, Yeditepe Üniversitesi Hastanesi, İstanbul 4 Biyomedikal Mühendisliği Bölümü, Yeditepe Üniversitesi, İstanbul AMAÇ: Bu çalışmada, biyolojik veriler üzerinde etkinliği kanıtlanmış olan negatifsiz matris çarpanlarına ayırma (NMF) yönteminin ameliyat öncesi multiparametrik 3T MR görüntüleme verilerine dayalı gliom derecelendirmesi için bir sınıflandırma yöntemi olarak etkinliği araştırılmıştır. METOD: Bu çalışmada otuz adet gliom teşhisi konulmuş hastanın (yaş=48.5±14.5) multiparametrik 3T MR verileri kullanılmıştır. 3T Philips MR tarayıcısında sekiz kanallı baş sarmalı kullanılarak, difüzyon tensör (DTG) (TR/TE=10000/53ms, kesit sayısı=60), difüzyon ağırlıklı (DAG) (TR/TE=4574/55ms, kesit sayısı=28, b=1000s/mm2), perfüzyon ağırlıklı (PAG) (TR/TE=1500/50ms) ve spektroskopik (MRSG) (TR/TE=4500/144ms) MR sekansları alınmıştır. PRIDE V4 – Fiber Tracking 6.1 yazılımı kullanılarak, difüzyon tensör görüntüler 0 s/mm2 ve 800 s/mm2 b değerlerinde ve 32 yönde analiz edilmiştir. Perfüzyon ağırlıklı seriler için gadopentetik dimeglumin uygulanmıştır. Tümör bölgesi, tümör bölgesinden 1 cm uzağına kadar olan bölge ve normal bölge olmak üzere üç adet ilgi alanı belirlenmiştir. İlgi alanlarında fraksiyonel anizotropi (FA), beyin kan hacmi (CBV), ortalama geçiş süresi (mean transit time (MTT)), beyin kan akışı (CBF), and görünür difüzyon katsayısı (ADC), N-asetil aspartat ile kreatin oranı (NAA/Cr) ve kolin ile kreatin oranı (Cho/Cr) parametreleri hesaplanmıştır. Normal bölgeden elde edilen değerler normalize etmek için kullanılmıştır. Elde edilen parametreler ile NMF ve karşılaştırma amaçlı k-en yakın komşu (k nearest neighbor (kNN)) sınıflandırma modelleri, MATLAB (The Mathworks Inc., Natick, MA) kullanılarak geliştirilmiştir. Performans ölçümü için dört-katmanlı çarpraz doğrulama yöntemi yüz kere tekrarlanarak ortalaması alınmıştır. SONUÇ: Tablo 1’de düşük-derece (I ve II) ve yüksek-dereceli (III ve IV) hastalarda multiparametrik MR parametrelerinin ortalamaları ve standart sapmaları, ve figür 1’de örnek bir hasta verisi verilmiştir. Bu çalışma sonucunda, NMF ve kNN yöntemleri için sırasıyla 80.35% ve 78.12%, duyarlılık, 72.50% ve 63.33% özgüllük hesaplanmıştır. NMF yönteminin gliom derecesini tahmin etmede yeterli etkinliğe sahip olduğu, ve kontrol yöntemi olan kNN’den daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. * Bu çalışma Marie Curie IRG 256528 ve TÜBİTAK 3501 Kariyer Geliştirme Programı 112E036 numaralı araştırma fonları tarafından desteklenmiştir. Anahtar Kelimeler: Negatifsiz matris çarpanlarına ayırma, Multiparametrik MR, Gliom, Makine Öğrenmesi Figür 1 32 yaşında sol insulada oligodendrogliom teşhisi konmuş bayan bir hastaya ait, T2a FLAIR (a), DAG (b=1000 s/mm2) (b), ADC(c), DTG (d), CBV (negatif integral) (e), 3D T1a TFE (f), ve 3D MRSG (TE=144 ms) (g) görüntüleri gösterilmektedir. Tablo 1 Parametreler Düşük Derece (ort±sapma) Yüksek Derece (ort±sapma) Tümör - FA 0.32±0.20 0.38±0.21 Tümör - CBV 0.94±0.88 2.55±2.10 Tümör - MTT 0.85±0.58 0.93±0.36 Tümör - CBF 1.05±0.86 2.69±2.36 Tümör - ADC 2.01±0.62 1.37±0.55 Tümör - Cho/Cr 2.08±0.43 2.94±2.61 Tümör - NAA/Cr 0.55±0.49 0.52±0.74 Kenar - FA 0.76±0.30 0.58±0.20 Kenar - CBV 1.09±0.66 1.43±1.12 Kenar - MTT 1.04±0.17 0.93±0.32 Kenar - CBF 1.09±0.61 1.84±1.89 Kenar - ADC 1.10±0.54 1.38±0.38 Kenar - Cho/Cr 1.45±0.49 2.11±1.66 Kenar - NAA/Cr 0.75±0.35 0.98±1.41 Düşük-derece (I ve II) ve yüksek-dereceli (III ve IV) hastalarda multiparametrik MR parametrelerinin ortalama ve standart sapmaları. Detaylar Statü : Baş Hakemde Tercih Edilen Sunuş Şekli : Sözlü Sunum Bildiri Grubu : Bio Mühendislik Dili : Türkçe Saved: : 01.04.2014 15:42:30 Submit: : 02.04.2014 17:19:55 Yazar ve Editöre Özel Bilgiler Sunan Yazar : Füsun Çıtak Er (fusun.er@gmail.com) Kapat Yazdır