Cilj: Prikaz glioblastoma i metastaza na konvencionalnom MRI je često jako sličan, ali se terapijski
pristup i prognoza bitno razlikuju. Čak i primenom naprednih MR tehnika, u nekim slučajevima
dijagnoza ostaje nejasna. Glavni cilj disertacije bio je da utvrdi da li fraktalna ili teksturna, ili obe
kvantitativne analize MR slike mogu doprineti diferencijaciji glioblastoma od solitarne metastaze
mozga.
Metod: Studija je sprovedena na ukupno 96 pacijenata sa dokazanim dijagnozama glioblastoma (50
pacijenata), odnosno solitarne metastaze (46 pacijenata). Izdvojene su slike sa najinformativnijim
prikazom lezije (jedan isti presek u tri različite sekvence: CET1, T2 i SWI), a zatim je učinjena
njihova kompjuterska analiza, primenom fraktalne metode brojanja kvadrata i teksturne metode
bazirane na matrici zajedničke pojave istog nivoa sive boje (GLCM).
Rezultati: Analizom sive skale celog tumora i binarne slike unutrašnjosti tumora sa T2 sekvence
dobijen je najveći broj parametara koji značajno razlikuju dve vrste tumora (drugi ugaoni moment
SASM, inverzni moment razlike SIDM, kontrast SCON, korelacija SCOR, diferencijalna fraktalna dimenzija
DDIFF, odnosno binarna fraktalna dimenzija unutrašnjosti DBIN2, normirana fraktalna dimenzija
DNORM, lakunarnost Ʌ2), dok su se druge dve sekvence (CET1 i SWI) pokazale manje pogodnim za
kvantifikaciju. Kombinacijom parametara povećala se tačnost testiranja (AUC 0,838±0,041,
senzitivnost 78% i specifičnost 76% za kombinaciju SASM i SIDM sa CET1 i T2 + SASM sa SWI + DBIN2
i DNORM sa T2).
Zaključak: Kvantifikacija MR slike može doprineti diferencijalno dijagnostičkoj odluci između
glioblastoma i solitarne metastaze mozga i potencijalno može postati deo svakodnevne radiološke
prakse.Purpose: Presentation of glioblastomas and metastases on conventional MRI is quite similar, however
treatment strategy and prognosis are substantially different. Even with advanced MR techniques, in
some cases diagnostic uncertainty remains. The main objective of dissertation was to determine
whether fractal, texture, or both quantitative MR image analysis could aid in differentiating
glioblastoma from solitary brain metastasis.
Method: Study embraced 96 patients with proven diagnosis of glioblastoma (50 patients),
respectively solitary metastasis (46 patients). Images with the most representative lesion (one same
slice on three different sequences: CET1, T2 and SWI) were selected, and computer analysis was
done by fractal box-counting and texture gray level co-occurrence matrix (GLCM) methods.
Results: Gray scale analysis of whole tumor and binary image analysis of tumor´s inner structures,
both derived on T2 sequence, obtained the most significantly different parameters between two types
of tumors (angular second moment SASM, inverse difference moment SIDM, contrast SCON, correlation
SCOR, differential box dimension DDIFF, respectively binary box dimension DBIN2, normalized box
dimension DNORM, lacunarity Ʌ2), while the other two sequences (CET1 and SWI) showed less
suitable for quantification. The combinations of parameters yielded better results (AUC-0.838±0.041,
sensitivity 78% and specificity 76% for next combination SASM and SIDM from CET1 and T2 + SASM
from SWI + DBIN2 and DNORM from T2).
Conclusions: MR image quantification may aid in differentiation between glioblastoma and solitary
brain metastasis, and potentially could become a part of daily radiology practice
