Geri Dön

Bilgisayar temelli bir sperm hareket analiz sisteminin amaca uygun şekilde geliştirilerek gebelik başarısının öngörülmesinde kullanımı

Developing and using the computer based sperm motion analysis system to predict the pregnancy rate

  1. Tez No: 685291
  2. Yazar: ESRA SELVİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM DURAL
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Kadın Hastalıkları ve Doğum, Obstetrics and Gynecology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

GİRİŞ: İnfertilite, herhangi bir kontraseptif yöntem kullanmadan düzenli cinsel ilişkide bulunan bir çiftin bir yıl boyunca gebelik elde edememesidir. İnfertil çiftlerde erkek faktörünün değerlendirmesinde semen analizi altın standart yöntemdir. Semen analizi manuel olarak ve/veya otomatize sistemler (computer-assisted sperm analysis/CASA) ile gerçekleştirilmektedir. Sperm motilitesi fertiliteyi etkileyen önemli bir parametredir. AMAÇ: CASA sistemleri ülkemizde maliyetinden dolayı kullanılmamakta olup manuel semen analizi yapılmaktadır. CASA'nın ölçtüğü motilite parametrelerini analiz eden, Yıldız Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi tarafından geliştirilen CSCTAS (Computerized Sperm Concentration and Tracking Analysing System) ile daha az maliyetle, daha hızlı, standardize ve tekrarlanabilen sonuçlar elde edilerek; bu sistemin gebelik başarısını öngörmede kullanılması amaçlanmıştır. METOD: Çalışmaya Ocak 2018 - Aralık 2019 tarihleri arasında İstanbul Tıp Fakültesi İnfertilite Polikliniği'ne başvurmuş ve çalışmaya katılmaya rızası olan, kadın yaşı 35'in altında erkek yaşı 41'in altında açıklanamayan infertilite tanısı almış 184 çift dahil edilmiştir. Ovulasyon ınduksiyonu (OI) sonrasında intrauterin inseminasyon (IUI) için hazırlanan örneklerin, manuel yöntem ve CSCTAS ile ayrıntılı sperm motilite analizleri yapılmıştır. Sonuçların gebelik ile ilişkileri araştırılmıştır. BULGULAR: Gebelik sağlanabilen çift sayısı araştırmanın devam ettiği sürede 29/184'tür (%15,76). Grupların; bayan yaşları, erkek yaşları, infertilite süreleri, kadın ve erkek sigara kullanımları, kadın beden kitle indeksi ve kullanılan indüksiyon ajanı dağılımları benzerdi. Hareket parametrelerinin analizlerinde WOB (salınım) gebelik saptanan olgularda anlamlı düzeyde yüksektir (p=0.004). Kohen kappa analizi ile oluşturulan karar ağacı mimarisine göre ise yaş en önemli kök değerdir. LIN (doğrusallık) gebeliği belirleyen en önemli sperm hareket karakteristiği olarak değerlendirilmiştir; 0,73 üzerindeki değerlerde gebelik oranı anlamlı derecede artmaktadır. Karışıklık matriksi kullanılarak yapılan değerlendirmeyle; ağaç modelinin başarısı %95,65 olarak ölçülmüştür (kappa=0.845). SONUÇ: Çalışmamızda en yüksek gebelik olasılığına sahip olan çiftlerde en önemli demografik parametre yaş; en önemli sperm hareket parametreleriyse doğrusallık ve kararsızlık olarak belirlenmiştir. Elde ettiğimiz sonuçların daha büyük hasta gruplarının dahil edildiği analizlerle doğrulanması gerekmektedir.

Özet (Çeviri)

INTRODUCTION: Infertility is defined as 1 year of regular unprotected intercourse without conception. Semen analysis is the gold standard method for the evaluation of male factor in infertile couples. Semen analysis is performed manually and/or with automated systems (computer assisted sperm analysis - CASA). Sperm motility is an important parameter affecting fertility. OBJECTIVES: In our country we perform manuel semen analysis due to CASA systems costs. CSCTAS software developed by Yıldız Technical Universty Department of Computer Engineering, which analyzes the motility parameters measured by CASA. It provides faster, standardized and reproducible results with less cost. This system is intended to be used to predict pregnancy rates. METHOD: The study was conducted between January 2018 and December 2019 at Division of Reproductive Endocrinology and Infertility, İstanbul University Faculty of Medicine. The study group consisted of 184 unexplained infertile couples willing to participate in the study. Women were under 35 years old, men were under 41 years old. Detailed sperm motility analyzes of the samples prepared for intrauterine insemination (IUI) after ovulation induction (OI) were performed by manual method and CSCTAS. The relationship between the results and pregnancy was investigated. RESULTS: The number of couples who can get pregnant is 29/184 (%15,76) during the study period. The distribution of the groups was similar in terms of female age, male age, infertility duration, female and male smoking, female body mass index and used induction agents. In the analysis of movement parameters, WOB (wobble) is significantly higher in cases with pregnancy (p=0.004). According to the decision tree architecture created by Kohen kappa analysis, age is the most important root value. LIN (linearity) was evaluated as the most important sperm motility characteristic determining pregnancy, pregnancy rate increases significantly at values above 0.73. The success of the tree model was measured as 95,65% with the evaluation made using the confusion matrix (kappa=0.845). CONCLUSION: Whereas the most important demographic parameter in couples with the highest probability of pregnancy was age; The most important sperm movement parameters were determined as linearity and wobble. Our results need to be confirmed by analyzes involving larger patient groups.

Benzer Tezler

  1. A system implementation for analyzing and tracking motile objects in biomedical images

    Biyomedikal görüntülerde hareketli nesnelerin analizi ve takibi için bir sistem gerçeklemesi

    HAMZA OSMAN İLHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN

  2. Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sisteminin (ANFIS) iyileştirilmiş genetik algoritma ile eğitilmesi ve tıbbi problemlere uygulanması

    Training adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) with improved genetic algorithm and application to medical problems

    HİLAL HAZNEDAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM KALINLI

  3. Bilgisayar temelli bir yapı malzemesi dayanım test cihazının geliştirilmesi

    Development of a computer based building material strength test device

    ŞADİ FUAT ÇANKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ

  4. A PC based image processing spreadsheet with application to causal prediction and filtering

    Nedensel kestirim ve süzme uygulamalı kişisel bilgisayar temelli bir görüntü işleme ortamı

    ORHAN TEMÜRCÜ

  5. Statik konverterler için bilgisayar temelli bir darbe genişlik modülatörü

    A PC-based pulse width modulator for static converter

    TUNCAY YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇETİN ELMAS