Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Biyomühendislik Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ALAATTİN FİDAN
Danışman: KAZIM YALÇIN ARĞA
Özet:İNTRAKRANİAL METASTAZLARIN GAMMA KNİFE RADYOCERRAHİSİ İLE TEDAVİSİNDE DOZ HIZI-TÜMÖR CEVABININ MATEMATİK MODELLE İNCELENMESİ İntrakranyal metastaz olgularında Gamma Knife Radyocerrahi (GKR) uygulamalarının performansını değerlendirmek ve GKR öncesi bir takım öngörülerde bulunabilmeye olanak sağlamak amaçlarıyla, bu çalışmada bir matematiksel model geliştirilmesi hedeflenmiştir. Marmara Üniversitesi Nörolojik Bilimler Enstitüsü’nde 01.01.2011 - 01.07.2013 tarihleri arasında GKR uygulanmış 170 hastadaki toplam 458 metastatik lezyon çalışma kapsamına alınmıştır. Lezyrlerin istonların tedavi anındaki ve kontrol muayenelerindeki hacimleri dikkate alınarak tümör küçülme oranları belirlenmiştir. GKR uygulanması sonucu tümör küçülme oranları ile lezyonların solid ya da kistik oluşları; primerleri; lezyonlara uygulanan dozlar; hastaların daha önceden GKR, kemoterapi, kemoradyoterapi, tüm beyin radyoterapi alıp almadığı; yaşları; cinsiyetleri ve GKR cihazının tedavi anlarındaki doz hızı dikkate alınmıştır. Belirtilen faktörlerin GKR uygulanması sonucu tümör küçülme oranlarına etkisi istatistiksel olarak incelenmiş ve GKR uygulamasının performansını öngören çok değişkenli, doğrusal bir matematiksel model geliştirilmiştir. Geliştirilen matematiksel model, çok değişkenli olup, GKR uygulamalarında kaydı tutulan tüm faktörler modelde değişken olarak ifade edilmiştir. Faktöatistiksel olarak incelenmesi sonucu anlamlı farklılık (p-değeri<0.05) gösterdikleri alt-kategoriler belirlenmiş ve değişken değerleri belirlenen alt-kategoriler çerçevesinde modele yansıtılmıştır. Doğrusal modelde, değişken katsayıları incelenen faktörlerin tümör küçülme oranları üzerindeki etkilerinin anlam dereceleriyle orantılı olarak tanımlanmıştır. Veriler arasından seçilen bir kontrol grubu üzerinde yapılan analizler sonucunda, geliştirilen matematiksel modelin GKR uygulamasının olumlu yönde yanıt verme durumunu %77 doğruluk, %87 duyarlılık ve %25 özgünlük ile tahmin edebildiği görülmüştür. GKR performansının çok çeşitli faktörlerin topyekün bir sonucu olduğu açıktır. Geliştirilen matematiksel model, GKR uygulamasına karar verme süreçlerinde uygulamanın olumlu yanıt verme olasılığına ait bir öngörü sunabilmektedir. ANALYSIS OF DOSE RATE-TUMOR RESPONSE WITH A MATHEMATICAL MODEL IN TREATMENT OF INTRACRANIAL METASTASES WITH GAMMA KNIFE RADIOSURGERY In the present study, it is aimed to develop a mathematical model to evaluate the performance of Gamma Knife Radiosurgery (GKR) practices in intracranial metastasis cases and to be able to make predictions in pre-GKR period. For this purpose, data form 458 metastatic lesions in 170 patients who have undergone GKR in Marmara University Institute of Neurological Sciences (MUNBE) between 01.01.2011 and 01.07.2013 were included the scope of study. The tumor regression rates (TRR) were calculated with taking into account lesion volumes in the moment of treatment and after treatment control examination. TRR after GKR practice, being solid/cystic, primary of lesions, applied doses to lesions, whether underwent GKR, chemotherapy (CHEMO), radiotherapy (RT) or whole brain radiotherapy (WBRT) before, age, sex, and dose rate of GKR device in treatment moment were taken into account. After GKR practice the effects of mentioned factors on TRR were investigated statistically, and a multi-variable, linear mathematical model was developed to predict the performance of GKR practice. All factors that recorded on GKR practice were expressed in the model as variables. Statistical analyses led to identify sub-categories which indicate statistically meaningful (p-value<0.05) diversities, and variable values were reflected to model via defined sub-categories. Model coefficients were estimated considering the statistical significance of variables on TRR. It has seen that developed mathematical model can predict practice of GKR positive response situation with %77 accuracy, %87 sensitivity and %25 specificity on result of analyses of a selected control group from data. GKR performance is result of a wide variety of factors together. Developed mathematical model can present a prediction on positive response probability of GKR practice in processes of decision making to GKR practice.