Tüberküloz lezyonlarının değerlendirilmesinde pet parametreleri ve FDG PET/BT radyomiklerinin rolü

Tüberkülozun klasik tanı yöntemleri bazı hasta gruplarında yetersiz kalmakta, bu da ampirik tedaviye başvurulmasına yol açmaktadır. Bu çalışmada, Flor18-Florodeoksiglukoz Pozitron Emisyon Tomografisi/Bilgisayarlı Tomografi görüntülemesi ile elde edilen radyomik verilerin Tüberküloz ve malign akciğer lezyonları (adenokarsinom ve skuamöz hücreli karsinom) ayrımındaki tanısal rolü araştırılmış, ayrıca ampirik tedavi sonrası tanı konulan vakalar ile klasik yöntemlerle tanı alan olgular karşılaştırılmıştır. 2014–2019 yılları arasında Flor18-Florodeoksiglukoz Pozitron Emisyon Tomografisi/Bilgisayarlı Tomografi incelemesi yapılmış olan toplam 102 hasta retrospektif olarak incelenmiştir. Hastalar ampirik tedavi sonrası tanı doğrulanan Tüberküloz (n=27), klasik yöntemlerle tanısı konulmuş Tüberküloz (n=28), akciğer adenokarsinomu (n=20) ve skuamöz hücreli karsinom (n=27) olmak üzere dört gruba ayrılmıştır. 'Local Image Feature Extraction' yazılımı ile radyomik parametreler elde edilmiş, bu verilerden anlamlı bulunanlar üzerinden Python tabanlı makine öğrenimi modelleri geliştirilmiştir. Analizlerde, özellikle morfolojik, yoğunluk temelli ve tekstürel parametrelerde istatistiksel olarak anlamlı farklar saptanmıştır. Elde edilen verilerle geliştirilen makine öğrenmesi modelleri Tüberküloz ve malignite ayrımında yüksek doğruluk oranlarına ulaşmış; en iyi modelde 'Area Under the Curve' değeri 0.95 olarak hesaplanmıştır. Grup 1 ile Grup 2'nin ayırımında ise 'Extreme Gradient Boosting'algoritması en yüksek duyarlılığı sağlamıştır. Bu çalışma, Bu çalışma, radyomik analizlerin lezyonların yapısal özelliklerini nicel olarak değerlendirdiğini ve özellikle tanısı zor tüberküloz vakalarında tanıya anlamlı katkı sağladığını ortaya koymuştur.