Lomber manyetik rezonans görüntülerinden osteoporoz tayini
Detection of osteoporosis from lumbar magnetic resonance images
- Tez No: 832228
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM ADALETLİ
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Cerrahpaşa Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Amaç: Bu çalışma, lomber vertebra MRG taramalarının tekstürel analizlerini makine öğrenimi algoritmalarıyla değerlendirerek, MRG tekstür analizinin osteoporozun teşhisindeki etkinliğini belirlemeyi amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntem: 2021-2023 yılları arasında Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalında Lomber MR görüntülemesi yapılmış olgular retrospektif olarak incelendi, belirlenen kriterlere göre seçilen aynı yıl içinde DEXA incelmesi yapılmış 124 hasta üç gruba (normal, osteopeni ve osteoporoz) ayrılarak, her hastanın L1-L4 vertebralarından toplam 496 vertebra üzerinde MRG tekstür analizi yapıldı. 3B vertebra segmentasyonlarından her sekans (T1Ag, T2Ag ve STIR) için 76 özellik olmak üzere toplam 228 tekstür özelliği hesaplandı. Olgular arası yüksek tutarlılık ve T-skoru ile anlamlı korelasyon gösteren tekstür özellikleri seçilerek, makine öğrenmesi sınıflandırma ve regresyon yöntemleri ile tekstür özelliklerinin hasta gruplarını ayırma ve T-skoru kestirimindeki başarısı ölçüldü. Bulgular: T1Ag, T2Ag ve STIR sekanslarından toplam 6 tekstür parametresiyle DEXA ile ölçülen T skoru arasında istatistiksel olarak anlamlı (p
Özet (Çeviri)
Aim: This study aims to evaluate the textural analyses of lumbar vertebra MRI scans using machine learning algorithms to determine the effectiveness of texture analysis in diagnosing osteoporosis. Materials and Methods: A retrospective review was conducted on patients scanned with Lumbar MRI at Cerrahpaşa Faculty of Medicine's Radiology Department between 2021 and 2023. 124 patients, also undergoing DEXA scans within the same year and meeting specific criteria, were divided into normal, osteopenic, and osteoporotic categories. Texture analysis targeted 496 L1-L4 vertebrae across patients, extracting 228 features from 3D segmentations in T1W, T2W, and STIR MRI sequences—76 features from each. Texture features showing high consistency and significant correlation with the T-score were chosen. Their efficacy in segregating patient groups and estimating the T-score was evaluated using machine learning classification and regression. Results: Texture parameters derived from the MRI sequences demonstrated a significant statistical correlation with DEXA T-scores (p
Benzer Tezler
- Osteoporozlu kadınlarda lomber spinal manyetik rezonans görüntülemenin tanıya katkısının değerlendirilmesi
Evaluation of the contribution of lumbar spinal magnetic resonance imaging to diagnosis in women with osteoporosis
İRFAN ATİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Radyoloji ve Nükleer TıpSivas Cumhuriyet ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA BULUT
- Tıbbi görüntülerin bölütlenmesi ve karar destek sistemi için mobil istemci uygulama geliştirme
Segmentation of medical images and client-side mobile application development for desicion support system
MÜCAHİD GÜNAY
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ALKAN
- Automatic disc herniation diagnosis with machine learning methods from MRI images
MRI görüntülerinden makine öğrenme yöntemleriyle otomatik disk fıtığı tanısı
MERVE APAYDIN YUMUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER KARAL
- Derin öğrenme temelli karar destek sistemleriyle lomber spinal dar kanal analizi
Lumbar spinal stenosis analysis with deep learning based decision support systems
SİNAN ALTUN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ALKAN
- Çocukluk çağında multipl skleroz tanısı alan hastaların özellikleri ve tedavi izlemleri
Features and treatment follow-up of patients diagnosed with multiple sclerosis in childhood
SEVİL DOĞRU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ DİLBER