Geri Dön

Alt ekstremite deformitesi olan hastalarda yapay zeka yardımı ile deformite analizi ve ameliyat öncesi planlama

Deformity analysis and preoperative planning using artificial intelligence in patients with lower limb deformities

  1. Tez No: 1014411
  2. Yazar: OĞUZHAN GÜNBATAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİL İBRAHİM BALCI
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Ortopedi ve Travmatoloji, Orthopedics and Traumatology
  6. Anahtar Kelimeler: Analiz yöntemleri, Ortopedi, Ortopedik cerrahi, Radyolojik görüntüleme, Radyometri, Yapay zeka, Yapay zeka eğitimi, Analysis methods, Orthopedics, Orthopedic surgery, Radiometry, Artificial intelligence, Artificial intelligence training
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Alt ekstremite deformitelerinin doğru ve güvenilir analizi, cerrahi planlama ve tedavi başarısı açısından kritik öneme sahiptir. Ancak ortoröntgenogramlar üzerinden yapılan manuel açısal ölçümler, gözlemcinin deneyimine bağlı olarak değişkenlik gösterebilmekte ve gözlemciler arası farklılıklara yol açabilmektedir. Bu çalışmanın amacı; alt ekstremite deformite analizinde kullanılan kalça–diz–ayak bileği açısı (HKA), mekanik lateral proksimal femur açısı (mLPFA), mekanik lateral distal femur açısı (mLDFA), mekanik medial proksimal tibia açısı (mMPTA), mekanik lateral distal tibia açısı (mLDTA) ve eklem hattı konverjans açısını (JLCA) otomatik olarak hesaplayabilen yapay zeka (YZ) tabanlı bir sistem geliştirmek ve bu sistemin doğruluk, güvenilirlik ve tutarlılığını farklı deneyim düzeylerine sahip klinisyenlerle karşılaştırarak değerlendirmektir. Yöntem: Bu çalışma, retrospektif metodolojik bir model geliştirme ve validasyon çalışması olarak tasarlandı. Ocak 2024–Haziran 2025 tarihleri arasında standart protokole uygun olarak elde edilen 80 hastaya ait alt ekstremite anteroposterior (AP) ortoröntgenogramlar değerlendirildi. Tarafımızca geliştirilen YZ sistemi tarafından, anatomik işaret noktası tespitine dayalı çok aşamalı derin öğrenme süreçleri kullanılarak deformite analizinde temel olan altı açı otomatik olarak hesaplandı. Aynı grafiler, farklı deneyim düzeylerine sahip üç ortopedist tarafından manuel olarak ölçüldü. Ölçümler, gözlemci içi ve gözlemciler arası uyum, doğruluk ve YZ'nin iç tutarlılığı açısından istatistiksel olarak karşılaştırıldı. Bulgular: Toplam 80 hastanın (160 alt ekstremite) değerlendirildiği analizde YZ için gözlemci içi ICC (intraclass correlation coefficient) değeri 1,00 olarak bulundu. Gözlemciler arası karşılaştırmalarda özellikle HKA ölçümünde YZ ile deneyimli ortopedist arasında ICC=0,96; diğer mekanik açılar için ise ICC=0,965–0,984 olarak bulundu. JLCA ölçümlerinde YZ ICC değeri 0,728 olarak bulundu. Alt grup analizlerinde YZ'nin pediatrik ve erişkin hastalarda, sağ ve sol ekstremitelerde ve farklı deformite tiplerinde tutarlı performans sergilediği görüldü. Çıkarımlar: Bu çalışma, YZ tabanlı sistemlerin alt ekstremite açısal ölçümlerinde deneyimli ortopedistlerle yüksek uyum ve gözlemci deneyiminden bağımsız tutarlılık sağladığını göstermektedir. Geliştirilen sistem, alt ekstremite deformite analizinde güvenilir ve standardize bir klinik destek aracı olarak değerlendirilebilir

Özet (Çeviri)

Objective: Accurate and reliable analysis of lower extremity deformities is essential for surgical planning and treatment outcomes. However, manual angular measurements on orthoradiographs are subject to observer-dependent variability. This study aimed to develop an artificial intelligence (AI)–based system that automatically calculates key lower extremity alignment angles—including HKA, mLPFA, mLDFA, mMPTA, mLDTA, and JLCA—and to evaluate its accuracy, reliability, and consistency in comparison with clinicians of varying experience levels. Methods: This study was designed as a retrospective methodological model development and validation study. A total of 80 patients who underwent standardized anteroposterior (AP) fulllength lower extremity orthoradiography between January 2024 and June 2025 were included, yielding 160 lower extremities. The AI system we developed automatically calculated six key deformity angles using a multi-stage deep learning pipeline based on anatomical landmark detection. The same radiographs were manually measured by three orthopedic clinicians with differing levels of experience. Measurements were statistically compared in terms of intraobserver and interobserver agreement, accuracy, and internal consistency of AI. Results: In the analysis of 80 patients (160 lower extremities) evaluated using AI, perfect intraobserver reliability was observed (intraclass correlation coefficient [ICC] = 1.00). Interobserver comparisons demonstrated very high agreement between AI and the experienced orthopedic surgeon, particularly for HKA measurements (ICC = 0,96), while ICC values for other mechanical angles ranged from 0,965 to 0,984. For JLCA measurements, the ICC was 0,728 for AI. Subgroup analyses showed that AI demonstrated consistent performance across pediatric and adult populations, right and left extremities, and different deformity types. Conclusions: This study demonstrates that AI-based systems provide high agreement with experienced orthopedic surgeons in lower extremity angular measurements and yield consistent results independent of observer experience. The proposed system may serve as a reliable and standardized clinical decision-support tool for lower extremity deformity analysis.

Benzer Tezler

  1. Ekstrakorporal irradyasyon yöntemi ile rekonstrükte edilmiş kas iskelet sistemi tümörlerinin klinik, radyolojik ve fonksiyonel sonuçları

    Başlık çevirisi yok

    BAKYTBEK KEREKULOV

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Ortopedi ve TravmatolojiEge Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. GÜVEN YÜCETÜRK

  2. Genu varum ve valgus deformitesi olan pediatrik hastalarda serum kalsiyum, parathormon, D vitamini, alkalen fosfataz, büyüme hormonu, magnezyum parametrelerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of serum calcium, parathormone, vitamin D, alkalen phosphatase, growth hormone, magnesium in pediatric patients with genu varum and valgus deformity

    HÜSEYİN KÜRÜM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Ortopedi ve TravmatolojiFırat Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ DEMİR

  3. Genu varum deformitesi olan hastalarda ayak bileği ve kalça açılarının incelenmesi

    Analysis of ankle and hip orientation angles in genu varum patients

    AHMET ISSIN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Ortopedi ve TravmatolojiSağlık Bakanlığı

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEDAT ŞAHİN

  4. Serebral palsili çocuklarda alt ekstremite cerrahisi sonrası sağlıkla ilgili yaşam kalitesi sonuçlarının değerlendirilmesi

    Evaluation of health-related quality of life outcomes after lowerextremity surgery in children with cerebral palsy

    İSMAİL GÜLER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ortopedi ve TravmatolojiSağlık Bakanlığı

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET İMERCİ