Hereklioğlu, SavaşSolak, Serdar2024-05-132024-05-1320212021https://hdl.handle.net/20.500.14551/8856In this study, we aimed to evaluate the diagnostic value of Fractal analysis with conventional magnetic resonance imaging findings for predicting meningioma grade. An ethics committee approval was obtained for our retrospective study and 90 patients diagnosed with meningioma in our hospital who had preoperative images meeting the appropriate criteria were included. Images were evaluated for conventional finding. Tumor segmentation is performed and then Fractal dimension and lacunarity values are calculated. Among the morphological features, tumor-brain interface, borders, enhancement, necrosis, volume and peritumoral edema findings showed statistically significant difference between patients with typical and atypical meningioma (p<0.05). No other conventional parameters showed any significance. Fractal analysis for outline images of T1 and T2-weighted images and lacunarity values from T1 weighted axial and coronal sequences found to be statistically significant between the two groups (p <0.05). Model 1 (Conventional Findings), Model 2 (Fractal Analysis) and Model 3 (Conventional and Fractal findings together), were created in order to evaluate the diagnostic performance with logistic regression analysis. Model 3 showed the highest diagnostic accuracy rate (88.8%) among the models. In addition to conventional magnetic resonance imaging findings, Fractal analysis values obtained from both T1 and T2-weighed images were found to contribute to the differentiation between typical and atypical meningioma. We think that fractal analysis may become effective marker in the prediction of meningioma grade and contribute to clinical management in the near future.Bu çalışmada menenjiom olgularında konvansiyonel manyetik rezonans görüntülemede morfolojik özellikler ve Fraktal analiz bulgularının histopatolojik grade ile ilişkisi değerlendirmeyi amaçladık. Retrospektif olarak gerçekleştirilen çalışmamıza, etik kurul onamı alınmış ve hastanemizde histopatolojik menenjiom tanısı alan ve uygun kriterleri sağlayan preoperatif manyetik rezonans görüntüleri bulunan 90 olgu dâhil edilmiştir. Görüntüler üzerinden konvansiyonel özellikleri değerlendirilmiştir. Daha sonra tümör segmentasyonu yapılmış ve elde edilen görüntülerden Fraktal boyut ve lakünarite değerleri hesaplanmıştır. İstatistiksel değerlendirme sonucunda morfolojik özelliklerden tümör-beyin arayüzünde silinme, kontur, kontrastlanma, nekroz, hacmi ve peritümöral ödem parametreleri ile tipikatipik menenjiom ayırımında anlamlı ilişki bulunmuştur (p<0.05). Diğer konvansiyonel bulgularda anlamlı özellik saptanmamıştır. T1 ve T2 serilerden hesaplanan “outline” Fraktal değerleri ile aksiyel ve koronal kontrastlı T1 serilerden elde edilen Lakünarite değerleri tipikatipik menenjiom ayırımında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmuştur (p<0.05). Lojistik regresyon analizi ile tanısal performans değerlendirmek amacıyla Model 1 (Konvansiyonel bulgular), Model 2 (Fraktal Analiz) ve Model 3 (Konvansiyonel ve Fraktal analiz birlikte) olmak üzere üç model oluşturulmuş olup modeller arasında tanısal doğruluk oranı en yüksek (%88.8) Model 3 olarak saptanmıştır. Fraktal analiz sonucu elde edilen değerlerin tipik-atipik menenjiom ayrımında konvansiyonel ek katkı sağladığı görülmüştür. Çalışmamızda, T2 ağırlıklı sekanslardan elde edilen görüntülerden yapılan fraktal analizlerin de tanısal aşamada katkı sağladığı gösterilmiştir. Fraktal analizin yakın gelecekte geniş olgu serileri ile yapılacak çalışmalar sonucunda menenjiom grade tahmininde klinik yönetime katkıda bulunacağını düşünmekteyiz.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtipik menenjiomManyetik rezonans görüntülemeFraktal analizPreoperatif görüntülemeAtypical meningiomaMagnetic resonance imagingFractal analysisPreoperative imagingMenenjiom olgularında konvansiyonel MR ve fraktal analiz bulgularının histopatolojik grade ile ilişkisiThe diagnostic value of fractal analysis with conventional MRI findings for predicting Meningioma gradeSpecialist Thesis669300