Geri Dön

Differential diagnosis of diabetic foot osteomyelitis and charcot neuropathic osteoarthropathy with deep learning methods

Diyabetik ayak osteomyeliti ve charcot nöropatik osteoartropatinin derin öğrenme yöntemleri ile ayırıcı tanısı

PDF İndir

  1. Tez No: 832430
  2. Yazar: MAİDE ÇAKIR BAYER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CANBOLAT, DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, ayırıcı tanı, diyabetik ayak, evrişimsel sinir ağı, osteomiyelit, charcot nöropatik osteoartropati, Manyetik rezonans görüntüleme, Tıbbi görüntüleme, Deep learning, differential diagnosis, diabetic foot, convolutional neural network, osteomyelitis, charcot neuropathic osteoarthropathy, Magnetic resonance imaging, Medical imaging
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Uluslararası Diyabet Federasyonu'na göre yetişkinlerde diyabetin küresel prevalansının 2045 yılına kadar 700 milyona ulaşacağı öngörülüyor. Hastaların yaklaşık üçte biri ayak ülseri, enfeksiyon, iskemi, ve nöropati gibi diyabetik ayak komplikasyonları geliştirme riski altındadır. Bu komplikasyonlar amputasyon olasılığının artmasına yol açarak hastanın yaşam kalitesini etkiler. Erken teşhis bu sorunların çözümünde hayati bir rol oynamaktadır. Teşhis prosedürü yalnızca hastalığın varlığının teşhisini değil aynı zamanda uygun tedavi için tıbbi durumun sınıflandırılmasını da içermelidir. Bu aşamada derin öğrenme yaklaşımları diyabetik ayak komplikasyonlarının ayırıcı tanısına yardımcı olarak erken teşhisin yapılmasını kolaylaştırma potansiyeline sahiptir. Bu çalışmada Charcot Nöropatik Osteoartropati ve Osteomiyelit arasındaki kemik iliği sinyal anormalliklerini ayırt etmek için derin öğrenme yöntemleri kullanıldı. Hasta gruplarındaki T1 ve T2 ağırlıklı görüntülerdeki tüm BMSA'nın konturları ManSeg'de (v.2.7d) yarı otomatik olarak segmentlere ayrıldı. Sınıflandırma sonuçlarını karşılaştırmak için birebir ve bire-hepsi metodolojileri uygulandı. T1 ağırlıklı görüntülerde ResNet-50 ve EfficientNet-b0 modellerinin CNO, OM ve TR sınıfları için sırasıyla yüzde 96,52, 95,85, 95,85 ve yüzde 97,82, 98,26, 98,26 doğruluk değerlerine sahip olduğu görüldü. T2 ağırlıklı görüntülerde ResNet-50 ve EfficientNet-b0 modelleri CNO, OM ve TR sınıfları için sırasıyla yüzde 97,73, 92,18, 97,48 ve yüzde 98,29, 93,42, 98,63 doğruluk değerlerine ulaştı. Sonuçlara göre ResNet-50 ve EfficientNet-b0 modelleri MR görüntülerinde yüksek doğruluk elde etse de; bu sonuçlar EfficientNet-b0 modelinin T1 ve T2 ağırlıklı görüntülerde doğruluk oranlarında ResNet-50 modeline göre küçük bir avantaja sahip olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, derin öğrenme algoritmalarının tıp alanında kullanılması, uygun tıbbi tedavinin seçimini kolaylaştırma potansiyeline sahiptir.

Özet (Çeviri)

According to the International Diabetes Federation, the global prevalence of diabetes in adults is projected to reach 700 million by 2045. Approximately one-third of patients are at risk of developing diabetic foot complications such as foot ulcers, infections, ischemia, and neuropathy. These complications lead to an increased probability of amputation, thereby impacting patient's quality of life. Early diagnosis plays a vital role for addressing these issues. The diagnostic procedure should include not only diagnosis of disease presence, but also the classification of the medical condition for appropriate treatment. At this stage, deep learning approaches have the potential to aid in the differential diagnosis of diabetic foot complications, facilitating the accomplishment of early diagnosis. In this study, deep learning methods were used to differentiate bone marrow signal abnormalities between Charcot Neuropathic Osteoarthropathy and Osteomyelitis. Contours of all BMSA on T1 and T2-weighted images in patient groups were segmented semi-automatically on ManSeg (v.2.7d). One-to-one and one-to-all methodologies were applied to compare classification results. In T1-weighted images, it was observed that the ResNet-50 and EfficientNet-b0 models had accuracy values of 96.52, 95.85, 95.85 percent and 97.82, 98.26, 98.26 percent for CNO, OM and TR classes, respectively. In T2-weighted images, the ResNet-50 and EfficientNet-b0 models reached 97.73, 92.18, 97.48 percent and 98.29, 93.42, 98.63 percent accuracy values for CNO, OM and TR classes, respectively. According to the results, although ResNet-50 and EfficientNet-b0 models achieve high accuracy in MR images; these results show that the EfficientNet-b0 model has a slight advantage over the ResNet-50 model in accuracy rates in T1 and T2 weighted images. Consequently, the utilization of deep learning algorithms in the medical field has the potential to facilitate the selection of suitable medical treatment.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    236132

    Zonguldak ve çevresinde diyabetik ayak tanılı hastalarda osteomyelitin tanısında işaretli lökosit ve işaretli siprofloksasin sintigrafilerinin karşılaştırılması

    The Comparison of labeled leukocyte and labeled ciprofloxacin scintigraphies in the diagnose of osteomyelitis in patients with diabetic foot in Zonguldak and surroundings

    DUYGU YÖRÜK ATİK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Radyoloji ve Nükleer TıpZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÇABUK

  2. Tez No

    725949

    Hastalardan izole edilen Pseudomonas Aerugınosa'da Mvat, Cupa ve Cupb genleri ile gen ekspresyonu arasındaki ilişki

    The relation between mvat, Cupa and Cupb genes with gene expression in Isolated Pseudomonas Aeruginosa from Patients

    SURA YAHYA RAHEEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MikrobiyolojiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜGE FIRAT

  3. Tez No

    310143

    Diyabetik hastalarda kardiyak cerrahi sonrası akut böbrek yetmezliğinin erken dönem teşhisinde yeni indikatörler: NGAL ve sistatin C

    New indicators in early term diagnosis of acute renal failure in diabetic patients after cardiac surgery: NGAL and cystatin C

    CEYLAN KURAN AKIT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiGaziantep Üniversitesi

    Kalp ve Damar Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN GÖKASLAN

  4. Tez No

    388410

    Tip 2 diyabetes mellituslu hastalarda üriner PDGF-BB (platelet kaynaklı büyüme faktörü) düzeyinin diyabetik nefropati erken tanısındaki önemi ve diyabetik nöropati arasındaki ilişkisi

    Importance of urinary PDGF-BB (platelet-derived growth factor) in early diagnosis of diabetic nephropathy and the relation between diabetic neuropathy in patients with TYPE II diabetes mellitus

    SELİN MERİH URLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    NefrolojiAtatürk Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH UYANIK

  5. Tez No

    236545

    Diabetik makuler ödemin tanı ve tedavisinde Heidelberg Retina Tomografisi III (HRT III) cihazı“Makula modülü”verilerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of HRT III (Heidelberg Retina Tomography III) instrument macula module data in diagnosis and treatment of diabetic macular edema

    ÖMER BOZKURT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Göz HastalıklarıHarran Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA GÜZEY

Geri Dön