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
- Tez No: 832430
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CANBOLAT, DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, ayırıcı tanı, diyabetik ayak, evrişimsel sinir ağı, osteomiyelit, charcot nöropatik osteoartropati, Deep learning, differential diagnosis, diabetic foot, convolutional neural network, osteomyelitis, charcot neuropathic osteoarthropathy
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
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
- 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
2022
MikrobiyolojiÇankırı Karatekin ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜGE FIRAT
- Böbrek biyopsisi yapılmış diyabetik hastaların biyopsi bulguları ile böbrek sağ kalımına etkilerinin retrospektif değerlendirilmesi
Retrospective evaluation of the biopsy findings and their effects on kidney survival of diabetic patients who had renal biopsy
AHMET TEYMUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
NefrolojiBursa Uludağ Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL ORUÇ
- Diabetes mellituslu hastalarda kaptoprilli 99m Tc MAG3 sintigrafisi cevabının Ace Gen polimorfizmi ile ilişkisi
Başlık çevirisi yok
BİLGE VOLKAN SALANCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELKIS ERBAŞ
- The relationship between urinary exosomal miRNA levels and renal outcome in type 2 diabetic nephropathy patients
Tip 2 diyabetik nefropati hastalarında üriner eksozomal miRNA düzeylerinin renal outcome ile ilişkisi
MEHMET SEYİT ZOR
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Genetikİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EDA TAHİR TURANLI
- Gençlikte ortaya çıkan erişkin tip diyabet (MODY) olgularında HNF4A, GCK, HNF1A, HNF1B gen mutasyonlarının klinik değerlendirilmesi
Clinical evaluation of HNF4A, GCK, HNF1A, HNF1B gene mutationson maturity onset diabetes of the young (MODY) cases
LAMİYA MARDAN HACIZADE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
GenetikAydın Adnan Menderes ÜniversitesiTıbbi Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKAY BOZKURT