Angiography and blood parameters based prediction of fractional flow reserve in coronary arteries using machine learning
Makine öğrenmesi ile koroner arterlerde kesirli akış rezervinin anjiyografi ve kan parametreleri tabanlı tahmini
- Tez No: 1024106
- Danışmanlar: PROF. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Hematoloji, Kardiyoloji, Electrical and Electronics Engineering, Hematology, Cardiology
- Anahtar Kelimeler: Akut koroner sendrom, Koroner anjiyografi, Acute coronary syndrome, Coronary angiography
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Koroner arter hastalığı (KAH), yüksek ölüm oranı, sakatlık ve toplumsal yükü olan çok yaygın bir kardiyovasküler hastalıktır. KAH, koroner arterlerin aterosklerotik tıkanıklıklarından kaynaklanır. Koroner anjiyografi, koroner kalp hastalığının klinik tanısında altın standarttır. Rutin koroner anjiyografi sırasında bir koroner arter stenozu distalindeki koroner basınç (damardaki tıkanmadan sonra) ile aort basıncı arasındaki oranı hesaplamak için basınçlı tel kullanılarak (fraksiyonel akış rezervi (FFR) ölçümü) klinisyenlerin belirli durumlarda karar vermesine yardımcı olur. Bununla birlikte, FFR invaziv, karmaşık ve pahalı bir işlemdir ve anjiyografi sırasında gerçekleştirilmesi gerekir. Koroner arter enstrümantasyonu gerektirmeden anjiyografi verisi kullanılarak FFR tahmini için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemler genellikle akışkanlar dinamiği hesaplamasına (CFD) yönelik çeşitli yaklaşımlar kullanır. CFD sürecinin karmaşıklığı, sınır koşulları ve kanın fiziksel özellikleri ile ilgili çeşitli varsayımlara yol açmıştır. Anjiyografi görüntüleri kullanılarak FFR'yi tahmin etmek için çeşitli makine öğrenmesi (ML) modelleri uygulanmaktadır. Anjiyografi tabanlı tahminlerin temel sınırlaması, ölçülen sıvının (kanın) fiziksel özelliklerini dikkate almamasıdır. FFR, kan akışı bozukluğunu ölçtüğü için, bu reolojik davranıştan doğal olarak etkilenir. Tahmini iyileştirmek için X-ışını koroner anjiyografi görüntüleriyle birlikte kan parametrelerinin kullanılmasını ve kan parametrelerini anjiyografi videolarıyla birleştiren yeni bir model öneriyoruz. Hasta verilerini geriye dönük olarak topladık ve kan parametrelerinin eklenmesinin tahmin yeteneğini geliştirdiğini deneysel olarak gösterdik.
Özet (Çeviri)
Coronary artery disease (CAD) is the most common cardiovascular disease with high morbidity, disability, and societal burden. The CAD occurs due to atherosclerotic occlusions of the coronary arteries. Coronary angiography is the gold standard of clinical diagnosis of coronary heart disease. Measurement of fractional flow reserve (FFR) during routine coronary angiography by using a pressure wire to calculate the ratio between coronary pressure distal to a coronary artery stenosis (after the blockage in the vessel) and aortic pressure aids clinicians to make decisions in certain circumstances. However, FFR is an invasive, complicated and expensive process and has to be performed during angiography. Several methods of FFR estimation by angiography without requiring the instrumentation of the coronary artery have been developed. These methods often employ various approaches to fluid dynamics computation (CFD). Complexity of CFD process has led to various assumptions regarding boundary conditions and blood physical properties. Various machine learning (ML) models are being applied to predict FFR using angiography images. The main limitation of angiography-based predictions is its failure to consider the physical properties of the fluid being measured: blood. Because FFR measures blood flow impairment, it is inherently affected by this rheological behaviour. We propose the use of blood parameters with X-ray coronary angiography images to improve prediction, and a novel model that combines blood parameters with angiography videos. We retrospectively collected patient data and experimentally showed that adding blood parameters improves prediction.
Benzer Tezler
- Supraventriküler taşikardi ile hastaneye başvurup, troponin yüksekliği saptanan hastaların, klinik, elektrokardiyografik, ekokardiyografik ve invaziv koroner anjiografik özelliklerinin değerlendirilmesi
Assessment of clinical, electrocardiographic, echocardiographic, and invasive coronary angiographic characteristics in patients presenting to the emergency department with supraventricular tachycardia and elevated troponin levels
HÜSEYİN YAĞLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK YAZICI
- Kararsız angina pektoris ile koroneranjiyografi yapılan hastalarda işlemöncesi strain ekokardiyografikincelemenin koroner arter hastalığınıöngörmedeki yeri
The role of pre-procedure strain echocardiographic examination inpredicting coronary artery disease in patients undergoing coronaryangiography with unstable angina pectoris
UĞUR BOZKURT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SANİ NAMIK MURAT
- Akut inme tedavisinde uygulanan trombektomi ile elde edilen trombüs içeriğinin klinik sonuçlarla ilişkisi
The relationship between thrombus composition retrieved by mechanical thrombectomy and clinical outcomes in acute ischemic stroke
MERVE GÜRSOY HASOĞLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
NörolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENNUR DELİBAŞ KATI
- ST yükselmesiz miyokard enfarktüslerinde syntax II skoru ile nötrofil/lenfosit ilişkisinin incelenmesi
An investigation of syntax II score and neutrophil / lymphoside relationship in non-ST myocardial infarction
VEYSİ KAVALCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
KardiyolojiAdıyaman ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİF SÜNER
- Vücut kompozisyon indekslerinin koroner arter hastalığı yaygınlığı ve ciddiyeti ile ilişkisi
The relationship between body composition indices and the severity and extent of coronary artery disease
GÜNIŞIL YALÇIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
KardiyolojiSağlık Bilimleri Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGUT KARABAĞ