Journals / Tüberküloz ve Toraks / 2021 / Cilt: 69 - Sayı: 2

Evaluation of solid pulmonary nodules in patients with bladder cancer with computed tomography based texture analysis method: Is it possible to differentiate metastatic - non-metastatic nodules?

Bilgisayarlı tomografi tabanlı doku analizi yöntemi ile mesane kanserli hastalarda solid pulmoner nodüllerin değerlendirilmesi: Metastatik - metastatik olmayan nodül ayrımını yapmak mümkün mü?

Pages
227–236
Publication Date
2022-11-06
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Conclusion: In this study, we concluded that SPN detected on CT images can be distinguished as metastatic and non-metastatic nodules using texture analysis method without invasive procedures.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Introduction: Solid Pulmonary Nodule (SPN) is defined as parenchymal radiopacity smaller than 3 cm in diameter.
📊
Key Findings & Data:Materials and Methods: TCT images of patients diagnosed with BC in our hospital from January 2007 until December 2017 were retrospectively evaluated.
💡
Conclusion & Impact:Conclusion: In this study, we concluded that SPN detected on CT images can be distinguished as metastatic and non-metastatic nodules using texture analysis method without invasive procedures.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2007 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Introduction: Solid Pulmonary Nodule (SPN) is defined as parenchymal radiopacity smaller than 3 cm in diameter. Evaluating the metastatic nature of the SPNs detected in the thorax computed tomography (TCT) examination for staging purposes in cancer patients becomes a fundamental problem for the physician. Invasive procedures, additional imaging or follow-up imaging, are often used to differentiate metastatic and non-metastatic nodules. In this study, we aimed to distinguish SPNs detected in patients diagnosed with bladder cancer (BC) as metastatic and non-metastatic nodules by texture analysis. Materials and Methods: TCT images of patients diagnosed with BC in our hospital from January 2007 until December 2017 were retrospectively evaluated. A total of 46 patients with SPN, including metastatic (n= 19) and non-metastatic (n= 27), were included in the study. Short axis diameter, long-axis diameter, nodule volume and volume histogram values of the nodules were obtained. Chisquare test was used to evaluate dependent variables, and the Mann-Whitney U test was used to evaluate independent variables. ROC curves of the obtained data were plotted. Statistically, the significant p-value was determined as less than 0.05. Results: A significant difference was found between SPN long axis, short axis and volume values. In the volumetric histogram analysis, the maximum density value and the mean density value were found to be statistically significant. When the average of the highest densities in the volume histogram data was evaluated, the area under the curve value was 0.702 (95% CI, 519-854). The metastatic nodule could be distinguished with a sensitivity of 88% and a specificity of 70% when the volume histogram has the maximum density threshold of 50 HU. Conclusion: In this study, we concluded that SPN detected on CT images can be distinguished as metastatic and non-metastatic nodules using texture analysis method without invasive procedures.

Özet

Giriş: Solid Pulmoner Nodül (SPN) genellikle yuvarlak veya düzensiz sınırlı, çapı 3 cm’den daha küçük olan parankimal radyoopasite olarak tanımlanmaktadır. Yeni tanı almış kanser hastalarında, evreleme amacıyla çekilmiş olan toraks bilgisayarlı tomografi (TBT) incelemesinde saptanan SPN’lerin metastatik natürde olup olmadığını değerlendirmek hekimin günlük pratiğinde önemli bir sorun haline gelmektedir. Metastatik ve metastatik olmayan nodül ayrımının yapılması amacıyla cerrahi müdahale de dahil olmak üzere invaziv işlemler, ek çekimler veya takip görüntülemelere çoğu zaman başvurulmaktadır. Bu çalışmada, tanısal radyolojide son zamanlarda ön plana çıkan bir çekim sonrası görüntü değerlendirme yöntemi olan doku analizi ile mesane kanseri tanılı hastalarda saptanan SPN’lerin metastatik ve metastatik olmayan nodül şeklinde ayrımını gerçekleştirmeyi amaçladık. Materyal ve Metod: Ocak 2007-Aralık 2017 arasında, hastanemizde mesane kanseri tanısı almış hastalara ait kontrastsız TBT görüntülerini geriye dönük olarak değerlendirilmiştir. Çalışmaya metastatik (n= 19) ve metastatik olmayan (n= 27) olmak üzere SPN bulunan toplam 46 hasta dahil edilmiştir. Nodüllere ait kısa eksen çapı, uzun eksen çapı, nodül hacmi ve nodüle ait hacim histogram değerleri elde edilmiştir. Bağımlı değişkenlerin değerlendirilmesi için Ki-kare testi, bağımsız değişkenlerin değerlendirilmesi için MannWhitney U testi kullanılmıştır. Elde edilen verilere ait ROC eğrileri çizdirilmiştir. İstatistiksel olarak anlamlı p değeri 0,05’in altı olarak belirlenmiştir. Bulgular: SPN uzun aks, kısa aks ve hacim değerleri arasında anlamlı fark bulunmuştur (sırasıyla p= 0,012, p= 0,004 ve p= 0,007). Hacimsel histogram analizinde ise maksimum dansite değeri ve ortalama dansite değeri istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (sırasıyla p= 0,011 ve p= 0,026). Hacim histogram verisi içerisinde bulunan en yüksek dansitelerin ortalaması değerlendirmeye alındığında eğri altın kalan alan değeri 0,702 bulunmuştur (%95 CI, 519-854). Hacim histogram en yüksek dansite eşik değeri 50 HU kabul edildiğinde ise %88 duyarlılık ve %70 özgüllük ile metastatik nodülü ayırt edilebilmektedir. Sonuç: Bu çalışmada, TBT görüntülerinde saptanan SPN’nin invaziv işlemler olmaksızın, doku analizi yöntemi kullanılarak metastatik ve metastatik olmayan nodül şeklinde ayırt edilebileceği sonucuna vardık.

🔖

Cite This Article

TUNA, E. B., DEMİR, Ö., ALTAY, C., AKIN, I. B., SEÇİL, M., YÖRÜKOĞLU, K., BOZKURT, O., ÖZGÜL, H. A. (2022). Evaluation of solid pulmonary nodules in patients with bladder cancer with computed tomography based texture analysis method: Is it possible to differentiate metastatic - non-metastatic nodules?. Tüberküloz ve Toraks, Cilt: 69 - Sayı: 2, 227–236. https://ajindex.com/articles/618310

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Hansell DM, Bankier AA, MacMahon H, McLoud TC, Müller NL, Remy J. Fleischner Society: Glossary of terms for thoracic imaging. Radiology 2008; 246(3): 697-722
  2. Ogan N, Baha A, Özan Sanhal E, Alhan A, Gülhan M. Incidental pulmonary nodule frequency in Turkey. Tuberk Toraks 2019; 67(3): 190-6
  3. Gould MK, Donington J, Lynch WR, Mazzone PJ, Midthun DE, Naidich DP, et al. Evaluation of individuals with pulmonary nodules: When is it lung cancer? Diagnosis and management of lung cancer, 3rd ed: American college of chest physicians evidence-based clinical practice guidelines. Chest 2013; 143(5 SUPPL): 93-120
  4. MacMahon H, Naidich DP, Goo JM, Lee KS, Leung ANC, Mayo JR, et al. Guidelines for management of incidental pulmonary nodules detected on CT images: From the Fleischner Society 2017. Radiology 2017; 284(1): 228-43
  5. Ferlay J, Soerjomataram I, Dikshit R, Eser S, Mathers C, Rebelo M, et al. Cancer incidence and mortality worldwide: Sources, methods and major patterns in GLOBOCAN 2012. Int J Cancer 2015; 136(5): E359-86
  6. Türkye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı. Erişim Tarihi: 21.09.2020. available from: https://hsgm.saglik.gov.tr/tr/ kanser-istatistikleri 7. Antoni S, Ferlay J, Soerjomataram I, Znaor A, Jemal A, Bray F. Bladder cancer ıncidence and mortality: a global overview and recent trends. Eur Urol 2017; 71(1): 96-108
  7. Stein JP, Lieskovsky G, Cote R, Groshen S, Feng AC, Boyd S, et al. Radical cystectomy in the treatment of invasive bladder cancer: Long-term results in 1,054 patients. J Clin Oncol 2001; 19(3): 666-75
  8. SEER*Explorer, (n.d.). [Accessed date 2020 Sep 7]. Available from: https://seer.cancer.gov/csr/1975_2017/ results_single/sect_01_table.01.pdf 10. Shinagare AB, Ramaiya NH, Jagannathan JP, Fennessy FM, Taplin ME, Van Den Abbeele AD. Metastatic pattern of bladder cancer: Correlation with the characteristics of the primary tumor. Am J Roentgenol 2011; 196(1): 117-22
  9. Varghese BA, Cen SY, Hwang DH, Duddalwar VA. Radiologists Need to Know. Ajr 2019; (212): 1-9
  10. Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H. Radiomics: Images are more than pictures, they are data. Radiology 2016; 278(2): 563-77
  11. Basara Akin I, Ozgul H, Simsek K, Altay C, Secil M, Balci P. Texture Analysis of ultrasound ımages to differentiate simple fibroadenomas from complex fibroadenomas and benign phyllodes tumors. J Ultrasound Med [Internet]. 2020 Apr 24 [Accessed date: 2020 Sep 3]; Available from:
  12. Lacroix M, Frouin F,