Koroner arter hastalığı ve lezyon lokalizasyonu tahminlerinde efor stres testinin yapay zeka yöntemleri ile değerlendirilmesi
Assessment of exercise stress testing with artificial intelligence methods in both the coronary artery disease and the lesion localization predictions
- Tez No: 275109
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERKAN ÜLKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Egzersiz stres testi (EST), koroner arter hastalığının (KAH) tanısında, yaygınlığının değerlendirilmesinde ve prognozunun (hastalığın seyri ve gelişimi hakkında tahmin) tayininde yaygın olarak kullanılan kolay uygulanabilir, ucuz ve invazif (girişimsel) olmayan bir tanı aracıdır. Bu özellikleri nedeniyle klinisyenler tarafından yaygın olarak kullanılmakla birlikte özellikle düşük duyarlılık (%45-92) ve özgüllüğünün (%17-92) yanında lezyon lokalizasyonu hakkında bilgi vermemesi EST'nin kullanımını sınırlayan en önemli kısıtlılıklarıdır. EST'nin değerlendirilmesinde çok damar hastalığı veya ana koroner arter lezyonları için yüksek risk kriterleri tanımlanmış olmakla birlikte hangi damarda lezyon olduğu söylenememektedir. Bunun tek istisnası EST sırasında ST segment yüksekliği görülmesidir, fakat bu oldukça nadir görülen bir durumdur.Günümüzde kalp hastalıklarının teşhis edilmesinde invazif ve invazif olmayan tekniklerle elde edilen verilerin yapay zeka yöntemleri ile değerlendirildiği çalışmalar yapılmaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmalarının gelişmesi, karma algoritmaların verimliliğinin artması lineer olmayan sistemlerde karar destek imkanını gerçeğe daha çok yaklaştırmaktadır.Bu tez çalışmasında her geçen gün tıp alanında daha geniş kullanım imkanı bulan yapay zeka yöntemlerinin EST verilerine dayanarak KAH varlığı ve lezyon lokalizasyonunu belirlemedeki başarısının ve etkinliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Çalışma ile sadece KAH'nın tanısı değil lezyon varsa, mevcut lezyonun lokalizasyonunun da belirlenebilmesi amaçlanmıştır. Gerçekleştirilen çeşitli yapay zeka ve makine öğrenmesi modelleri ve ayrıca bu modellerle birlikte uygulanan çeşitli özellik seçim yöntemleri ile EST verilerine dayanarak KAH tahmininde ve lezyon lokalizasyonunu belirlemede konvansiyonel yöntemlerden daha yüksek duyarlılık, özgüllük ve tanısal doğruluk değerleri elde edilmiştir. Aynı zamanda bu çalışma, EST'nin lezyon lokalizasyonunun belirlenmesinde kullanıldığı sınırlı çalışmalardan biridir.
Özet (Çeviri)
Exercise stress test (EST) is a simple, inexpensive and non-invasive diagnostic tool which is most widely used in the diagnosis and evaluation of prognosis (expected future course and outcome of a disease) of coronary artery disease (CAD). Clinical usefulness has been limited, however, by poor sensitivity (45-92%) and specificity (17-92%) and disability to predict the lesion localization. Although high risk criteria are properly defined for multi-vessel CAD and left main coronary artery lesions in the assessment of EST, it is often difficult to specify which artery has a lesion. Only, there are some data shows that ST segment elevations are indicators of lesion localization, and it is rarely seen.Today, there are studies, dealing with invasive and non-invasive techniques in the diagnosis of heart diseases as well as artificial intelligence. The development of artificial intelligence and machine learning algorithms and the increase of the efficiency of the hybrid algorithms make decision support process more close to reality in non-linear systems.In this thesis study, it is aimed to assess the achievement of artificial intelligence techniques, which is becoming more and widely utilizable in medical field day by day, and its efficiency in determining CAD and lesion localization based upon EST data. Not only the diagnosis of CAD, but also the localization of an existing lesion is aimed to be determined in the study. Together with some implemented artificial intelligence and machine learning models and some feature selection methods applied with these models in the study, more sensitivity, specificity and diagnostic accuracy rates are obtained compared to sensitivity specificity and diagnostic accuracy rates obtained from conventional methods on the assessment of CAD and localization of the lesion based upon EST data. Furthermore, this study is one of the rare studies in which EST is used to determine the lesion localization.
Benzer Tezler
- Kasım 2007-Aralık 2010 tarihleri arasında deütf kardiyoloji ad'da perkütan koroner girişim yoluyla ilaç salınımlı stent implante edilen hastaların demografik ve klinik verilerinin retrospektif olarak incelenmesi
Retrospective study of demographical and clinical data of patients treated with drug eluting stents via percutaneous coronary intervention in dokuz eylul university faculty of medicine cardiology department between november 2007 and december 2010
MUSTAFA AYTEK ŞİMŞEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
KardiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA GÜNERİ
- Koroner arter hastalığı saptanan hastalarda PFA-100 sistemi ile aspirin direnci sıklığının araştırılması
Investigation of aspirin resistance frequency in patients with coronary artery disease by using PFA-100 system
KEMAL KARAAĞAÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
KardiyolojiUludağ ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SÜMEYYE GÜLLÜLÜ
- Primer perkütan koroner girişim uygulanan st segment yükselmeli miyokard infarktüslü hastalarda C-reaktif proteinin/albümin oranının prognostik değeri
Prognostic value of C-reactive protein to albumin ratio in patients presenting with st-segment elevation myocardial infarction undergoing primary percutaneous coronary intervention
TARIK AKDEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR SÖĞÜT
- Sağ koroner arter kaynaklı akut miyokard enfarktüsü geçiren hastalarda sağ koroner arterin geometrik şekilleri ile klinik ve anjiyografik parametrelerinin karşılaştırılması
Compare of clinic and angiografic parameters at pateients who have c and s shapes of right coronary artery on coronary angiography images by evaluation of angiographic images of primary percutaneous interventions in acute myocardial infarction
MEHMET SAİT ALTINTAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Kardiyolojiİnönü ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN ÖZDEMİR
- 3. basamak bir merkezde yapılan koroner bifurkasyon lezyon girişimlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of coronary bifurcation lesion intervention in 3th step center
DOĞAÇ ÇAĞLAR GÜRBÜZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Kardiyolojiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM NAZLI