Geri Dön

5-10 mm arası üreter ve böbrek taşlarının spontan düşmesini etkileyen faktörlerin makine öğrenmesi ile incelenmesi

Evaluation of factors affecting the spontaneous passage of 5–10 mm ureteral and renal stones using machine learning

PDF İndir

  1. Tez No: 1012714
  2. Yazar: BEKTAŞ SARAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET REŞİT ERSAY
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Üroloji, Urology
  6. Anahtar Kelimeler: Üreter taşı, spontan pasaj, yapay zekâ, makine öğrenimi, klinik karar destek sistemleri, Ureteral calculi, spontaneous passage, artificial intelligence, machine learning, clinical decision support systems
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Üroloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: 5-10 mm boyutundaki üreter taşlarının spontan pasaj (SP) olasılığını öngörmek amacıyla; klinik özellikler ile kontrastsız bilgisayarlı tomografi (NCCT) parametrelerini entegre eden yapay zekâ tabanlı prediktif bir model geliştirmek ve etkinliğini değerlendirmektir. Yöntem: Retrospektif tasarımlı bu çalışmaya NCCT ile doğrulanmış 188 soliter üreter taşı olgusu (120 spontan pasaj (SP) sağlanan, 68 SP sağlanamayan) dahil edilmiştir. Olguların demografik verileri ve radyolojik ölçümleri (taş boyutu, lokalizasyon, Hounsfield Ünitesi [HU], Üreter Duvar Kalınlığı [UWT] ve hidronefroz evresi) bağımsız değişkenler olarak analize alınmıştır. İkili sınıflandırma için Lojistik Regresyon (LR), Random Forest ve Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmaları eğitilmiş; model şeffaflığı SHAP ve LIME yöntemleriyle sağlanmıştır. Bulgular: SP'nin gerçekleşmediği grupta; ortalama taş boyutu (7,3±1,8'e karşı 4,6±1,7 mm), UWT (3,74±1,2'ye karşı 2,51±0,8 mm) ve HU değerleri (835,4±340'a karşı 642,8±290 HU) SP başarılı gruba kıyasla istatistiksel olarak anlamlı yüksek saptanmıştır (p<0,05). En yüksek ayırt edici performansı LR algoritması sergilemiş olup; Eğri Altında Kalan Alan (AUC) 0,91 (%95 CI: 0,86–0,95), duyarlılık %91,6 (%95 CI: 83,2–95,1) ve özgüllük %71,6 (%95 CI: 61,4–80,2) olarak bulunmuştur. Sonuç: Geliştirilen LR modeli, 5-10 mm üreter taşlarının SP ihtimalini yüksek doğrulukla öngörebilen etkin bir triyaj aracıdır. Doku ödemini yansıtan UWT ve taş sertliğini belirten HU metriklerinin modellere entegrasyonu, kişiselleştirilmiş tedaviye olanak tanıyarak gereksiz cerrahi girişimleri önlemektedir.

Özet (Çeviri)

Objective: To develop and evaluate an artificial intelligence-based predictive model that integrates clinical and non-contrast computed tomography (NCCT) parameters for estimating the spontaneous passage (SP) probability of 5-10 mm ureteral stones. Methods: This retrospective study included 188 patients with an NCCT-confirmed solitary ureteral stone (120 successful SP, 68 failed SP). Demographic data and radiological measurements (stone size, localization, Hounsfield Unit [HU], Ureteral Wall Thickness [UWT], and hydronephrosis grade) were analyzed as independent variables. For binary classification, Logistic Regression (LR), Random Forest, and Support Vector Machines (SVM) algorithms were trained. Model transparency was ensured utilizing SHAP and LIME. Results: In patients who failed conservative management, mean stone size (7.3±1.8 vs. 4.6±1.7 mm), UWT (3.74±1.2 vs. 2.51±0.8 mm), and HU values (835.4±340 vs. 642.8±290 HU) were significantly higher than in the successful SP group (p<0.05). The LR algorithm demonstrated the highest discriminative performance, yielding an Area Under the Curve (AUC) of 0.91 (95% CI: 0.86–0.95), sensitivity of 91.6% (95% CI: 83.2– 95.1), and specificity of 71.6% (95% CI: 61.4–80.2). Conclusion: The developed LR model is an effective triage tool predicting the SP probability of 5-10 mm ureteral stones with high accuracy. Integrating UWT (reflecting tissue edema) and HU (indicating stone hardness) into predictive models facilitates personalized treatment planning, preventing unnecessary invasive interventions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    690107

    Antenatal dönemde tanı almış izole pelviektazi ve/veya hidroüreteronefroz olgularının postnatal sonuçlarının değerlendirilmesi

    Evaluation of the postnatal results of theisolated pelviectasis and/or hydroureteronephrose cases diagnosed in antenatal period

    ŞEYMA MATOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OYA DEMİRCİ

  2. Tez No

    195813

    Konjenital obstrüktif üropatide üreter duvarındaki histopatolojik değişiklikler

    Başlık çevirisi yok

    NİLİFER GÜRBÜZER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    ÜrolojiSelçuk Üniversitesi

    Çocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ENGİN GÜNEL

  3. Tez No

    267652

    Vezikoüreteral reflünün tanısal olarak değerlendirilmesinde konansiyonel işeme sistoüreterografisi ile manyetik rezonans işeme sistoüreterografisinin karşılaştırılması

    Dianostic comparison of conventional voiding cystoureteography with magnetic resonance voiding cystoureterography in the evaluation of vesicoureteral reflux

    SERTER GÜMÜŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Radyoloji ve Nükleer TıpSelçuk Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DEMET KIREŞİ

  4. Tez No

    757950

    Üriner sistem taş hastalığı olan çocukların retrospektif analizi

    Retrospective analysis of children with urinary tract stone disease

    UMAY KAVGACI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    NefrolojiHacettepe Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ÖZALTIN

  5. Tez No

    462638

    Üreter taşlarının spontan pasajını öngörmede prokalsitonin ve diğer inflamasyon belirteçlerinin rolü

    Başlık çevirisi yok

    NUSRET CAN ÇİLESİZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    ÜrolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

    UZMAN BURAK ARSLAN

Geri Dön