Geri Dön

Minimal invaziv adrenal cerrahide yapay zekâ destekli cerrahi kopilot: Anatomik yapılar, cerrahi aletler ve prosedür adımlarının entegre tanınması

Artificial intelligence-powered surgical copilot in minimally invasive adrenal surgery: Integrated recognition of anatomy, tools, and surgical phases

  1. Tez No: 1004660
  2. Yazar: BERKE ŞENGÜN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET YALIN İŞCAN
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Genel Cerrahi, Computer Engineering and Computer Science and Control, General Surgery
  6. Anahtar Kelimeler: Adrenalektomi, Minimal invaziv cerrahi işlemler, Yapay zeka, Adrenalectomy, Minimally invasive surgical procedures, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç Minimal invaziv adrenal cerrahilerde, anatomik yapıları, cerrahi aletleri ve prosedür adımlarını eş zamanlı tanıyabilen bir yapay zekâ destekli cerrahi asistan yazılımının geliştirilmesi ve klinik fizibilitesinin ortaya konması hedeflenmiştir. Bu sistemin, nadir uygulanan adrenal cerrahilerde, öğrenme sürecindeki cerrahları destekleyerek süreç güvenliğini artırma potansiyeli bulunmaktadır. Materyal ve Metot Ocak 2011 – Ocak 2025 arasında laparoskopik transabdominal adrenalektomi uygulanan, sağ ve soldan 10'ar olmak üzere toplam 20 hastanın video kayıtları retrospektif olarak incelendi ve çalışmaya dahil edildi. Videolardan elde edilen cerrahi kareler; cerrahi aletler, aksiyonlar, anatomik yapılar ve prosedür adımlarına göre işaretlenip sınıflandırılarak model eğitimine hazır hâle getirildi. Modelleme aşamasında ResNet-50 tabanlı, çok başlıklı bir çapraz-dikkat ağı yapısı kullanıldı. Model; alet, aksiyon, hedef anatomi ve prosedür adımı tahminleri için ayrı çıkış katmanlarına sahip olacak şekilde tasarlandı. Sağ ve sol adrenalektomiye özgü farkları dikkate alabilmek için yön bilgisi, özellik bazlı doğrusal modülasyon aracılığıyla ağa entegre edildi. Veri setindeki sınıf dengesizliği, frekanslara ters orantılı ağırlıklar kullanılan bir kayıp fonksiyonu ile giderildi. Modelin çoklu görev tanıma performansı, dengeli hasta ayrımıyla oluşturulan bağımsız bir test grubunda, en yüksek doğruluk ile ortalama kesinlik ve doğruluk değerleri üzerinden gerçekleştirildi. Bulgular Çalışmaya dahil edilen hastalardan elde edilen toplam 10.747 cerrahi kare, 9 alet kategorisi, 7 cerrahi aksiyon, 13 anatomik hedef ve 6 prosedür adımı olmak üzere 53.152 adet işaretleme ile etiketlendi. Model; cerrahi alet, aksiyon ve anatomik hedef tanımada sırasıyla %67,6, %86,2 ve %70,0 oranında tek tahmin doğruluğu; prosedür adımı tanımada ise %60,3 tek tahmin doğruluğuna ulaştı. İlk üç tahmin dikkate alındığında doğruluk oranları belirgin şekilde artarak aletlerde %93,8, aksiyonlarda %94,2, anatomik hedeflerde %90,9 ve prosedür adımı %95,3 seviyelerine yükseldi. Ortalama kesinlik sonuçları alet, aksiyon, hedef ve prosedür adımı için sırasıyla %64,2, %62,4, %46,8 ve %66,4 olarak hesaplandı. Sonuç Minimal invaziv adrenal cerrahiye yönelik geliştirilen yapay zekâ destekli model ile; cerrahi aletleri, anatomik yapıları ve prosedür adımlarını entegre biçimde ve yüksek performansla tanıyabilen bir sistemin fizibilitesi gösterildi. Bu sistemin intraoperatif karar destek mekanizması sağlayarak, cerrahi güvenliği artırma, komplikasyon riskini azaltma ve cerrahların eğitim sürecini nesnel geri bildirimle güçlendirme açısından geniş bir uygulama potansiyeli bulunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Aim This study aimed to develop an artificial intelligence–powered surgical assistant model capable of recognizing key anatomical structures, tools, and surgical phases during minimally invasive adrenal surgery, and to assess its clinical feasibility. The system has potential to enhance procedural safety and support training for adrenal operations, which are performed relatively infrequently. Materials and Methods Video recordings from 20 laparoscopic transabdominal adrenalectomies (10 from each side; January 2011–January 2025) were retrospectively analyzed. Surgical frames were annotated for tools, actions, anatomy, and surgical phases to build the dataset. A ResNet-50–based multi-head cross-attention network with dedicated heads for tools, actions, targets, and phases was developed. Laterality was incorporated through feature-wise linear modulation, and class imbalance was handled using weighted loss. Performance was assessed on a balanced test set using top-accuracy and mean average precision with 5-fold cross-validation. Results A total of 10,747 surgical frames obtained from the included patients were labeled with 53,152 annotations across 9 instrument categories, 7 surgical actions, 13 anatomical targets, and 6 surgical phases. The model achieved top-1 accuracy rates of 67.6% for instruments, 86.2% for actions, 70.0% for anatomical targets, and 60.3% for surgical phase recognition. When the top-3 predictions were considered, accuracy increased substantially to 93.8%, 94.2%, 90.9%, and 95.3% for instruments, actions, targets, and phases, respectively. Mean average precision values were calculated as 64.2% for instruments, 62.4% for actions, 46.8% for targets, and 66.4% for phases. Conclusion The developed model can successfully recognize tools, actions, and key anatomical structures in adrenal surgery. It has the potential to provide comprehensive analysis of surgical scenes in minimally invasive adrenalectomy, which may help improve safety, reduce complications, and support surgeon training through objective, automated feedback.

Benzer Tezler

  1. Adrenal kitle sebebiyle opere edilen hastalarda sistemik immün inflamasyon indeksinin diagnostik rolü ve uygulanan cerrahi yaklaşım tipinin immün yanıta etkisi

    The diagnostic role of the systemic immune-inflammation index and the impact of surgical approach on immune response in patients undergoing surgery for adrenal masses

    MERT UZUNKULAOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Genel CerrahiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERKAN SARI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA MATLIM ÖZEL

  2. Adrenal cerrahisinde ven ligasyon yöntemlerinin etkinliklerinin karşılaştırılması

    Comparison of the effectiveness of vein ligation methods in adrenal surgery

    SAİD BURAK YİĞİT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Genel Cerrahiİstanbul Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAT AKSAKAL

  3. Benign fonksiyonel adrenal kortikal kitlelerin tanısında Ga68-DOTA-pentixafor PET/BT görüntülemenin yeri

    The diagnostic efficacy of GA68-DOTA pentixafor PET/CT in the diagnosis of benign functional adrenal cortical masses

    ÖMER FARUK ŞAHİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEVFİK FİKRET ÇERMİK

    DOÇ. DR. ESRA ARSLAN

  4. Lomber cerrahi sonrası bel ağrısında kaudal nöroplasti-adezyolizis uygulanmasının etkinliğinin araştırılması

    Efficiency of caudal epidural neuroplasty adhesiolysis treatment of chronic low back pain after lumbar back surgery

    TOLGA YAZICI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Anestezi ve ReanimasyonUludağ Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN ŞAHİN

  5. Karpal tünel sendromunda lokal kortikosteroid tedavisinin hastalık şiddeti ve nöropatik yakınmalar üzerine etkilerinin DN 4 ve lanss skalaları ile değerlendirilmesi

    Evaluating effects of local corticosteroid therapy on disease severity and neuropathic complaints BY DN4 and lanss scales in carpal tunnel syndrome

    TANER DANDİNOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonGata

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT DİNÇER