SavedAdd your journal

Journals / Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2023 / Cilt: 35 - Sayı: 1

Y90 Radyoembolizasyon Tedavisinde Makine Öğrenmesi ile Aktivite Tahmini

Handan TANYILDIZI KÖKKÜLÜNK
Emre ALATAŞ
Hilal TANYILDIZI
Pages
101–107
Publication Date
2023-03-28
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)

Tahmin yöntemlerinin performanslarını değerlendirmede ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama karekök sapması (RMSE), ortalama karesel hata (MSE) ve doğruluk (%) ölçütleri kullanılarak optimal tahmin modeli belirlenmeye çalışılmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:İtriyum-90 (Y90) radyoembolizasyonu primer ve metastatik karaciğer kanseri tedavisinde kullanılan bir yöntemdir.
📊
Key Findings & Data:Tedavide, Y90 aktivite miktarının (MBq) hastaya spesifik dozimetri ile hesaplanması gerekmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Tahmin yöntemlerinin performanslarını değerlendirmede ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama karekök sapması (RMSE), ortalama karesel hata (MSE) ve doğruluk (%) ölçütleri kullanılarak optimal tahmin modeli belirlenmeye çalışılmıştır.
🔬Design:Experimental Field Trial
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Makine öğrenmesi · yttrium 90 · çoklu lineer regresyon

Özet

İtriyum-90 (Y90) radyoembolizasyonu primer ve metastatik karaciğer kanseri tedavisinde kullanılan bir yöntemdir. Tedavide, Y90 aktivite miktarının (MBq) hastaya spesifik dozimetri ile hesaplanması gerekmektedir. Her bir hasta için dozimetrinin yapılması oldukça uzun sürmektedir. Klinikteki işleyişi hızlandırmak, kanser hastalarına daha hızlı tedavi sağlamak ve ilgili personelin iş yükünü azaltarak efektif çalışma düzeni oluşturmak adına dozimetrinin yerini alabilecek bir alternatife ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle çalışmada, Y90 radyoembolizasyonu için hesaplanmış dozimetri sonuçları kullanılarak üç farklı makine öğrenmesi regresyon metodu modellenmesi sonucu Y90 terapötik aktivite miktarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Tümör kütlesi (g), karaciğer kütlesi (g), tümör/karaciğer sayım oranı (%), şant oranı (%), tümör tutulumu ve karaciğer tutulumu gibi nümerik parametreler girdi olarak, Y90 aktivite miktarı (MBq) çıktı olarak belirlenmiştir. Çoklu doğrusal regresyon (MLR), rassal orman regresyonu (RF) ve destek vektör regresyonu (SVM) kullanılarak tahminler gerçekleştirilmiştir. Tahmin yöntemlerinin performanslarını değerlendirmede ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama karekök sapması (RMSE), ortalama karesel hata (MSE) ve doğruluk (%) ölçütleri kullanılarak optimal tahmin modeli belirlenmeye çalışılmıştır.

🔖

Cite This Article

KÖKKÜLÜNK, H. T., ALATAŞ, E., TANYILDIZI, H. (2023). Y90 Radyoembolizasyon Tedavisinde Makine Öğrenmesi ile Aktivite Tahmini. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 35 - Sayı: 1, 101–107. https://ajindex.com/articles/885950

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (2)

  1. A. Saini et al., “History and Evolution of Yttrium-90 Radioembolization for Hepatocellular Carcinoma,” J Clin Med, vol. 8, no. 1, p. E55, Jan. 2019, doi: 10.3390/jcm8010055. E. C. Henry et al., “Precision dosimetry in yttrium-90 radioembolization through CT imaging of radiopaque microspheres in a rabbit liver model,” EJNMMI Physics, vol. 9, no. 1, p. 21, Mar. 2022, doi: 10.1186/s40658-022-00447-1. H. L. Volchok and J. L. Kulp, “Half-Life of Yttrium-90,” Phys. Rev., vol. 97, no. 1, pp. 102–102, Jan. 1955, doi: 10.1103/PhysRev.97.102. E. Mainegra-Hing, D. W. O. Rogers, and I. Kawrakow, “Calculation of photon energy deposition kernels and electron dose point kernels in water,” Med Phys, vol. 32, no. 3, pp. 685–699, Mar. 2005, doi: 10.1118/1.1861412. H. Tanyildizi, M. Demi̇r, and B. Akkuş, “Detecting the optimal patient-specific radiation dosimetry in Yttrium-90 microsphere therapy,” İstanbul Bilim Üniversitesi Florence Nightingale Tıp Dergisi, vol. 4, no. 3, Art. no. 3, Oct. 2018.
  2. H. T. Kökkülünk, M. Demir, A. K. Yıldırım, S. Özkorucuklu, B. Akkuş, and D. Yaşar, “Y-90 dosimetry with Monte Carlo method: GATE validation with STL formatted phantom,” 2020, doi: 10.12693/APhysPolA.138.801. S. A. Gulec, G. Mesoloras, and M. Stabin, “Dosimetric techniques in 90Y-microsphere therapy of liver cancer: The MIRD equations for dose calculations,” J Nucl Med, vol. 47, no. 7, pp. 1209–1211, Jul. 2006. I. El Naqa and M. J. Murphy, “What Is Machine Learning?,” in Machine Learning in Radiation Oncology: Theory and Applications, I. El Naqa, R. Li, and M. J. Murphy, Eds. Cham: Springer International Publishing, 2015, pp. 3–11. doi: 10.1007/978-3-319-18305-3_1. A. Mujumdar and V. Vaidehi, “Diabetes Prediction using Machine Learning Algorithms,” Procedia Computer Science, vol. 165, pp. 292–299, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.procs.2020.01.047. K. Karthick, S. K. Aruna, R. Samikannu, R. Kuppusamy, Y. Teekaraman, and A. R. Thelkar, “Implementation of a Heart Disease Risk Prediction Model Using Machine Learning,” Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2022, p. e6517716, May 2022, doi: 10.1155/2022/6517716. A. Tyagi, R. Mehra, and A. Saxena, “Interactive Thyroid Disease Prediction System Using Machine Learning Technique,” in 2018 Fifth International Conference on Parallel, Distributed and Grid Computing (PDGC), Dec. 2018, pp. 689–693. doi: 10.1109/PDGC.2018.8745910. M. Teke, “Prediction of Liver Diseases with Machine Learning Method,” SMUTGD, Jun. 2022, doi: 10.51764/smut