Y90 Radyoembolizasyon Tedavisinde Makine Öğrenmesi ile Aktivite Tahmini

Year 2023, , 101 - 107, 28.03.2023

Handan Tanyıldızı Kökkülünk , Emre Alataş , Hilal Tanyıldızı

https://doi.org/10.35234/fumbd.1162466

Abstract

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.

Keywords

Makine öğrenmesi, yttrium 90, çoklu lineer regresyon, rassal orman regresyon, destek vektör regresyonu.

References

• 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.
• 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/smutgd.1106793.
• Y. Li, Q. He, and J. Luo, “A Deep Learning Trial on Transient Elastography for Assessment of Liver Fibrosis,” in 2018 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), Oct. 2018, pp. 1–4. doi: 10.1109/ULTSYM.2018.8579992.
• “Ulusal Tez Merkezi | Anasayfa.” https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp (accessed Aug. 12, 2022).
• M. M. Yee, E. E. Aung, and Y. M. Khaing, “Forecasting Stock Market using Multiple Linear Regression,” International Journal of Trend in Scientific Research and Development, vol. Volume-3, no. Issue-5, Aug. 2019, Accessed: Aug. 15, 2022. [Online]. Available: https://www.ijtsrd.com/computer-science/data-miining/27819/forecasting-stock-market-using-multiple-linear-regression/yee-mon-khaing
• A. Giacomino, O. Abollino, M. Malandrino, and E. Mentasti, “The role of chemometrics in single and sequential extraction assays: A Review. Part II. Cluster analysis, multiple linear regression, mixture resolution, experimental design and other techniques,” Analytica chimica acta, vol. 688, pp. 122–39, Mar. 2011, doi: 10.1016/j.aca.2010.12.028.
• “Bagging predictors | SpringerLink.” https://link.springer.com/article/10.1007/BF00058655 (accessed Aug. 15, 2022).
• “The Elements of Statistical Learning | SpringerLink.” https://link.springer.com/book/10.1007/978-0-387-84858-7 (accessed Aug. 15, 2022).
• B. E. Boser, I. M. Guyon, and V. N. Vapnik, “A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers,” in Proceedings of the 5th Annual ACM Workshop on Computational Learning Theory, 1992, pp. 144–152.
• The Nature of Statistical Learning Theory. Accessed: Aug. 15, 2022. [Online]. Available: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4757-3264-1
• “A tutorial on support vector regression | SpringerLink.” https://link.springer.com/article/10.1023/B:STCO.0000035301.49549.88 (accessed Aug. 15, 2022).
• D. Parbat and M. Chakraborty, “A python based support vector regression model for prediction of COVID19 cases in India,” Chaos Solitons Fractals, vol. 138, p. 109942, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.chaos.2020.109942.
• L. Demi̇r and S. Akkaş, “A comparison of sales forecasting methods for a feed company: A case study,” Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 24, no. 4, Art. no. 4, Aug. 2018.
• T. Chai and R. R. Draxler, “Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? – Arguments against avoiding RMSE in the literature,” Geoscientific Model Development, vol. 7, no. 3, pp. 1247–1250, Jun. 2014, doi: 10.5194/gmd-7-1247-2014.
• Ö. O. Dursun and S. Toraman, “Uzun Kısa Vadeli Bellek Yöntemi ile Havayolu Yolcu Tahmini,” Journal of Aviation, vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Dec. 2021, doi: 10.30518/jav.1009331.
• H. H. Bi̇Lgi̇Ç, H. Yağli, A. Koç, And A. Yapici, “Deneysel Bir Organik Rankine Çevriminde Yapay Sinir Ağları (Ysa) Yardımıyla Güç Tahmini,” Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknoloji Dergisi, Vol. 4, No. 1, Art. No. 1, Mar. 2016, Doi: 10.15317/Scitech.2016116091.
• M. Gök, “Makine Öğrenmesi Yöntemleri İle Akademik Başarının Tahmin Edilmesi,” p. 10, 2017.
• S. Akter, H. U. Shekhar, and S. Akhteruzzaman, “Application of Biochemical Tests and Machine Learning Techniques to Diagnose and Evaluate Liver Disease,” Advances in Bioscience and Biotechnology, vol. 12, no. 6, Art. no. 6, Jun. 2021, doi: 10.4236/abb.2021.126011.
• S. Kul, “Interpretatıon Of Statıstıcal Results: What Is P Value And Confıdence Interval?,” Plev Bult, Vol. 8, No. 1, Pp. 11–13, Mar. 2014, Doi: 10.5152/Pb.2014.003.
• T. I. Götz, C. Schmidkonz, S. Chen, S. Al-Baddai, T. Kuwert, and E. W. Lang, “A deep learning approach to radiation dose estimation,” Phys. Med. Biol., vol. 65, no. 3, p. 035007, 2020, doi: 10.1088/1361-6560/ab65dc.