Geri Dön

MFDM: MRI free decision model for diagnosis and treatment selection in patients with low back and neck pain

Bel ve boyun ağrısı yaşayan hastalarda teşhis ve tedavi seçimi için MR görüntüsü olmadan karar modeli

  1. Tez No: 750185
  2. Yazar: BESTE MİMAROĞLU ALTINAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YEŞİM AYDIN SON
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Sağlık Yönetimi, Computer Engineering and Computer Science and Control, Healthcare Management
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Bel ağrısı (LBP) ve boyun ağrısı (NP), yaşam kalitesini etkileyen dünya çapında yaygın bir sağlık sorunudur. Bu çalışmadaki amacımız, LBP ve NP hastalarını manyetik rezonans görüntüleme (MRG) bulguları olmadan uygun tedavi için yönlendirebilen bir makine öğrenme modeli geliştirerek MRG talebini ve bunun sağlık sistemi üzerindeki yükünü azaltmaktır. Tedavi sonuçlarını değerlendirmek için hasta verilerinden aşağıdaki özellikler analiz edilir; demografik bilgiler, klinik bulgular, ağrının ameliyat öncesi değerlendirilmesi, hareket kısıtlaması ve ağrı veri süresi. Destek Vektör Makinesi (SVM) modelleri, ilaç, RF/IDET veya cerrahi müdahale tedavilerini doğru sınıflandırmak için 1482 hasta verisinden on farklı özellik analiz edilerek oluşturulmuştur. Burada önerilen aşamalı model, ilaç tedavisi hastalarını %84 başarı oranıyla sınıflandırır ve hastaları MRG sonuçları olmadan %74.47 başarı oranıyla cerrahiye veya RF/IDET'e yönlendirebilir. Önerilen MRG İçermeyen Karar Modeli (MFDM), birinci basamak sağlık kuruluşlarında hastaları MRG'siz uygun tedavi seçeneklerine yönlendirmek, maliyet ve sağlık sistemi üzerindeki yükü azaltmak ve tedaviye başlama süresini kısaltarak hastaya fayda sağlamak için kullanılabilir. Çeşitli ülkelerde kullanılan LBP ve NP'yi tedavi etmek için birkaç kılavuz tavsiyesi vardır ve önerilen MFDM'nin AB ve ABD'de izlenen diğer kılavuzlara benzer şekilde Türkiye'de kılavuz oluşturmak için bir omurga oluşturmasını bekliyoruz.

Özet (Çeviri)

Low back pain (LBP) and neck pain (NP) are public health problems affecting life quality worldwide. Our goal was to develop a machine learning model that can direct LBP and NP patients for the appropriate treatment without magnetic resonance imaging (MRI) findings, thus reducing the demand for MRI and its burden on the health system. Following features from the patient data are analyzed to evaluate the treatment outcomes; demographic information, clinical findings, preoperative evaluation of pain, movement restriction, and pain data duration. Support Vector Machine (SVM) models are built by analyzing ten different attributes from 1482 patient data to classify correct treatment: drug, Radiofrequency (RF)/ Intradiscal Electrothermal Therapy (IDET), or surgical intervention. The stepwise model proposed here classifies drug therapy patients with an 84% success ratio and can direct patients to surgery or RF/IDET with a 74.47% success ratio without MRI results. The proposed MRI Free Decision Model (MFDM) can be utilized in primary healthcare facilities to direct the patients to the appropriate treatment options without MRI, reducing the cost and load on the healthcare system while benefiting the patient by reducing the time to initiate the treatment. There are several guideline recommendations for treating LBP and NP used in various countries, and we expect the proposed MFDM will provide a backbone to form guidelines in Turkey, similar to other guides followed in the EU and USA.

Benzer Tezler

  1. Gıda ambalajlarının sıcaklık kontrolünde kullanılacak mikrokapsüllenmiş faz değiştiren maddelerin (MFDM) sentezlenmesi

    Synthesis of microencapsulated phase change materials (MPCM) for thermal control of food packages

    MURAT ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    KimyaÇukurova Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİME ÖMÜR PAKSOY

  2. Bina yapı elemanlarında kullanıma uygun faz değiştiren dolgulu mikrokapsüllerin sentezi

    Synthesis of phase changing filled microcapsules suitable for use in building construction elements

    ESRA MİRMAHMUTOĞULLARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kimyaİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN ÇAYLI

    DOÇ. DR. ALİİHSAN KOCA

  3. Bina yapı malzemelerinde kullanılacak organik esaslı mikrokapsüllenmiş faz değiştiren maddelere güç tutuşurluk özelliği kazandırılması

    Enhancing inflammability properties of organic based microencapsulated phase change materials used in building consruction materials

    BERK KAZANCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    KimyaÇukurova Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİME ÖMÜR PAKSOY

  4. Thermal performance enhancement of micro-encapsulated phase change material/geopolymer composites through graphite platelets and nano-additives for building energy storage applications

    Bina uygulamalarında enerji depolama amacıyla kullanılan mikro kapsüllü faz değiştiren madde/jeopolimer kompozitlerinin termal performansının grafit ve nano parçacıklar aracılığıyla iyileştirilmesi

    TOLGA TAMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EnerjiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Mikro ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞLA AKGÜL

    PROF. DR. DEREK KEITH BAKER

  5. Mikrokapsüllenmiş faz değiştiren malzemeleri içeren yüksek performanslı çimento esaslı nanokompozitlerin mekanik ve termal davranışları

    Mechani̇cal and thermal responces of hi̇gh performancecement-based nanocomposi̇tes contai̇ni̇ng mi̇croencapsulatedphase change materi̇als

    PINAR YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAVAŞ ERDEM

    PROF. DR. MÜCTEBA UYSAL