Geri Dön

Diz osteoartriti Kellgren-Lawrence sınıflandırılmasında derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması ve makine öğrenmesi yöntemleri ile performanslarının iyileştirilmesi: Çok merkezli çalışma

Comparison of deep learning methods in Kellgren-Lawrence classification of knee osteoarthritis and improvement of their performance with machine learning methods: A multicenter study

PDF İndir

  1. Tez No: 1018468
  2. Yazar: KEMAL ÜRETEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. JALE KARAKAYA KARABULUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: knee osteoarthritis, Kellgren-Lawrence classification, deep learning, machine learning, meta-heuristic optimization algorithms
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Diz osteoartritinin (OA) tanısında fizik muayeneye ek olarak sıklıkla direkt grafiler kullanılır, 8 merkezin katılımı ile yapılan bu çalışma da 6 merkezin grafileri eğitim, validasyon ve test için, 2 merkezin grafileri dış geçerlilik için kullanıldı. Hastaların ön-arka ve lateral diz grafileri yanında yaş, cinsiyet, boy ve ağırlık klinik bilgileri alındı. Toplam 1550 hasta ile çalışma yapıldı. Diz OA Kellgren-Lawrence (KL) sınıflandırmasında yaş, cinsiyet ve VKİ'nin etkisine bakıldığında kadın ve erkeklerde yaş için Odds oranı 1,1 (p<0,001) bulundu, kadınlarda aşırı kilolu ve obez olma ileri KL evresinde olma ihtimalini artırmaktadır (p<0,05). Diz OA KL sınıflamasında derin öğrenme modelleri VGG-16, ResNet-50, DenseNet-121, Inception_v3 ve EfficientNetb0 modellerinin performansları karşılaştırıldı. Doğruluk 0,73, duyarlılık 0,72, seçicilik 0,93, pozitif kestirim değeri 0,72, karesel ağırlıklı Kappa 0,82 ve AUC 0,93 sonuçları ile diğer modellerden daha iyi performans gösteren VGG-16 ağı ile özellik çıkarımı yapıldı. Elde edilen 512 özellik makine öğrenmesi algoritmaları, Rastgele Orman, Logistik Regresyon, AdaBoost, Destek Vektör Makinaları, XGBoost ve LightGBM ile sınıflandırıldı. Performans metriklerinde %1-2 civarında iyileşmeler oldu. Hastaların görüntü özellikleri setine o hastanın yaş, cinsiyet ve VKİ klinik özellikleri eklenerek toplam 515 özellik makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırıldı, performans metriklerinde % 1-2 civarında iyileşmeler oldu. Meta-sezgisel optimizasyon algoritmaları Bozkurt Optimizasyon Algoritması ve Balina Optimizasyon Algoritması ile özellik seçimi yapıldı, seçilen 250 civarındaki özellik ile yeniden sınıflandırma yapıldı, performans metriklerinde %1-2'ler düzeyinde iyileşmeler oldu, artış istatistiksel olarak anlamlı olmasada kaynakların verimli kullanılması açısından önemlidir. Anahtar kelimeler; diz osteoartriti, Kellgren-Lawrence sınıflandırması, derin öğrenme, makine öğrenmesi, metasezgisel optimizasyon algoritmaları

Özet (Çeviri)

In the diagnosis of knee osteoarthritis (OA), direct radiographs are frequently used in addition to physical examination. In this study, which involved 8 centers, radiographs from 6 centers were used for training, validation, and testing, while radiographs from 2 centers were used for external validation. Antero-posterior and lateral knee radiographs of the patients were taken, along with clinical information such as age, gender, height, and weight. A total of 1550 patients participated in the study. When the effects of age, gender, and BMI on the Kellgren Lawrence (KL) classification of knee OA were examined, the odds ratio for age was found to be 1,1 (p<0,001) for both women and men. In women, being overweight and obese increased the likelihood of being in the advanced stage of KL (p<0,05). In the classification of knee OA, the performance of deep learning models VGG-16, ResNet-50, DenseNet-121, Inception_v3, and EfficientNetb0 was compared. Feature extraction was performed using the VGG-16 network, which showed better performance than the other models with accuracy of 0,73, sensitivity of 0,72, specificity of 0,93, precision of 0,72, quadratic weighted Kappa of 0,82, and AUC of 0,93. The 512 features obtained were classified using Random Forest, Logistic Regression, AdaBoost, SVM, XGBoost and LightGBM algorithms. Improvements of approximately 1-2% were observed in performance metrics. By adding the patient's age, gender, and BMI clinical characteristics to the image feature set, a total of 515 features were reclassified, resulting in improvements of approximately 1-2% in performance metrics. Feature selection was performed using meta-heuristic optimization algorithms, namely the GWO and the WOA algorithms. Reclassification was carried out using approximately 250 selected features, resulting in approximately 1-2% increases in performance metrics. While this increase was not statistically significant, it is important in terms of efficient resource utilization.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1021490

    Diz osteoartriti olan kadınlarda ağrı, fonsiyonel kısıtlılık, obezite ve ruhsal hastalık riskinin araştırılması

    Investigation of pain, functional limitation, obesity, and risk of mental disorders in women with knee osteoarthritis

    BURAK ÜZÜCEK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KENAN TOPAL

  2. Tez No

    325343

    Diz osteoartritinde diz eklemi kompartımanlarının Kellgren-Lawrence radyografik skorları ile diz eklem hareket açıklığı, diz ağrısı ve disabilite arasındaki ilişki

    Relationship between Kellgren-Lawrence radiographic scores of knee joint compartments and knee range of motion, knee pain, disability in the knee osteoarthritis

    HAKAN ÜNVER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZCAN HIZ

  3. Tez No

    941575

    Sarkopenik diz osteosteartritli hastaların ultrasonografi ile tanımlanması, fonksiyonellik, dizabilite ve hayat kalitesi açısından değerlendirilmesi ve sarkopenik bulguların ENMG (elektronöromiyografi ) ile incelenmesi

    Identification of patients with sarcopenic knee osteostearthritis by ultrasonography, evaluation of functionality, disability and quality of life and examination of sarcopenic findings by electroneuromyography

    HANDE NUR GÜÇLÜ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonFırat Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ALKAN

  4. Tez No

    1002324

    Diz osteoartriti hastalarında adipoz kökenli mezenkimal kök hücre enjeksiyonu ve kortikosteroid enjeksiyonu tedavi etkinliklerinin ağrı, fonksiyon açısından retrospektif olarak karşılaştırılması ve osteoartrit evreleri ile ilişkisi

    Retrospective comparison of adipose-derived mesenchymal stem cell and corticosteroid ınjections on pain and function in knee osteoarthritis and the association with osteoarthritis stages

    MERVE BÜŞRA TEVKE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN ÖZKAN

  5. Tez No

    514340

    Diz osteoartriti olan hastalarda extracorporeal shock wave therapy (Eswt) tedavisinin kas gücü, ağrı ve fonksiyonel durum üzerine olan etkileri

    Başlık çevirisi yok

    ALPER UYSAL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonHatay Mustafa Kemal Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TURGUT YILDIZGÖREN

Geri Dön