Klinik ve radyolojik olarak akut akciğer emboli tanısı konulanhastalarda derin öğrenme algoritmalarının tanı başarısı
Clinically and radiologically diagnosed acute pulmonary embolismdiagnostic success of deep learning algorithms in patients
- Tez No: 903495
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ERELEL
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Göğüs Hastalıkları, Chest Diseases
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Amaç: Akciğer embolisi tanısı güç olan, tespit edildiğinde bir an önce tedavi başlanmasının kritik olduğu ve tanı konulmadığı takdirde ölüme yol açabilen solunumsal acildir. Günümüzde akciğer embolisini erken teşhis etmek için bilgisayar algoritmaları geliştirmeye yönelik araştırma çalışmaları yapılmıştır. Düzgün çalışan bir algoritma, akciğer embolisi için pozitif olan görüntüleri vurgulayarak radyologlara ve klinisyenlere yardımcı olabilir. Böylece teşhis ve iletişim iş akışını hızlandırabilir. Biz de akciğer embolisinin hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilebileceği yeni bir algoritma geliştirmeyi ve bu algoritmayı test etmeyi amaçladık. Hastalar ve Yöntem: Araştırmamıza 01/01/2023-30/02/2024 tarihleri arasında İ.Ü İstanbul Tıp Fakültesinde klinik olarak akciğer embolisinden kuşkulanarak BTPA çektiğimiz 333 erişkin hasta dahil edildi. Hastaların klinik değerlendirmelerine ulaşılarak bulgular detaylı olarak kaydedildi. Akciğer emboli ön tanısı ile BTPA çekilen hastaların görüntülemeleri iki radyolog tarafından değerlendirilerek hastaların görüntülemelerinden kantitatif analiz yapıldı. Akciğer embolisi saptanan ve saptanmayan hastalar belirlendi. Çalışmada kullanılmak üzere yeni bir yapay zeka algoritması geliştirildi. Çalışmaya dahil edilen 205 hastanın verileri algoritmayı eğitmek için kullanılırken 128 hasta üzerinde analiz yapıldı. Güncel literatürde kullanılan algoritmalardan farklı olarak algoritmanın iki farklı şekilde eğitimini sağladık. Günümüze kadar yapılmış çalışmalarda algoritmalar radyologların emboli saptadığı görüntüler üzerinde geliştirilmiştir. Bizim çalışmamızda iki farklı algoritma geliştirerek ikisinin de farklı şekilde eğitimini sağladık. Çalışmanın birinci kısmında algoritma eski modellerde olduğu gibi sadece radyologların değerlendirme verilerini kullandı(Model-B). Diğer kısmında ise radyolojik verilere göğüs hastalıkları hekimleri tarafından emboli tanısı doğrulanan klinik bilgiler de dahil edilerek algoritmanın öğrenimi geliştirildi. (Model-A). Bulgular: Geliştirdiğimiz algoritmalardan Model-A'nın akciğer embolisi varlığını belirlemedeki duyarlılık %75,0 [%95 GA=67,5-82,5], özgüllüğü %76,3 [%95 GA=68,9-83,7] ve doğruluğu %75,8 [%95 GA=68,4-83,2] olarak hesaplandı. Model-A ile elde edilen 1 2 bulgularla akciğer embolisi varlığı yüksek duyarlılık, özgüllük ve doğruluk ile belirlenmiştir. Model-A ile akciğer embolisi varlığı arasındaki uyumun iyi-kabul edilebilir ve istatiksel olarak anlamlı olduğu saptandı ((κ=0,505; p
Özet (Çeviri)
Objective: Pulmonary embolism is a respiratory emergency that is difficult to diagnose, critical to initiate treatment as soon as possible and can lead to death if undiagnosed. Currently, research efforts have been made to develop computer algorithms for early detection of pulmonary embolism. A properly working algorithm can help radiologists and clinicians by highlighting images that are positive for pulmonary embolism. This can speed up the diagnostic and communication workflow. We aimed to develop and test a new algorithm for fast and accurate detection of pulmonary embolism. Patients and Methods: Between 01/01/2023 and 30/02/24, 333 adult patients with clinically suspected pulmonary embolism who underwent BTPA at I.U. Istanbul Medical Faculty were included in our study. Clinical evaluations of the patients were accessed and findings were recorded in detail. The images of the patients who underwent CTPA with a prediagnosis of pulmonary embolism were evaluated by two radiologists and quantitative analysis was performed from the images of the patients. Patients with and without pulmonary embolism were identified. A new artificial intelligence algorithm was developed to be used in the study. The data of 205 patients included in the study were used to train the algorithm and 128 patients were analyzed. Unlike the algorithms used in the current literature, we trained the algorithm in two different ways. In the studies conducted to date, algorithms have been developed on images in which radiologists detected emboli. In our study, we developed two different algorithms and trained them differently. In the first part of the study, the algorithm used only the evaluation data of radiologists as in previous models (Model-B). In the other part of the study, we improved the learning of the algorithm by including clinical information that confirmed the diagnosis of embolism by pulmonologists in the radiologic data (Model- A). Results: Among the algorithms we developed, the sensitivity of Model-A in determining the presence of pulmonary embolism was 75.0% [95% CI=67.5-82.5], specificity was 76.3% [95% CI=68.9-83.7] and accuracy was 75.8% [95% CI=68.4-83.2]. With the findings obtained with Model-A, the presence of pulmonary embolism was determined with high 4 sensitivity, specificity and accuracy. The agreement between Model-A and the presence of pulmonary embolism was good-acceptable and statistically significant ((κ=0.505; p
Benzer Tezler
- Acil serviste kardiyogonyometrenin akut pulmoner emboli hastalarında tanısal değerinin araştırılması
Investigation of diagnostic value of cardiogoniometri in acute pulmonary embolism patients in emergency department
MUSTAFA SERKAN VURUCU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Göğüs HastalıklarıEge ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜÇLÜ SELAHATTİN KIYAN
- Pulmoner emboli tanısı alan hastalarda sistemik immün-inflamatuar indeksin hastalığın şiddeti ve mortalite ile ilişkisi
The relationship between systemic immune-inflammatory index and severity of disease and mortality in patients diagnosed with pulmonary embolism.
FULDEN AKYÜZ İNANÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Göğüs HastalıklarıKırıkkale ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SAVAŞ EKİCİ
PROF. DR. AYDANUR EKİCİ
- Mezenter iskemide radyolojik tanı ve endovasküler girişimsel tedavi
Başlık çevirisi yok
ÇAĞLAR AKSU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2005
Radyoloji ve Nükleer TıpEge ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. İSMAİL ORAN
- KOAH alevlenme ile acil servis'e başvuran hastalarda, spirometrik ölçümler, ciddiyet skorları ve laboratuvar parametrelerinin prognozu öngörmedeki değeri
Başlık çevirisi yok
NAZLI GÖNÜLDURU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM ÇEVİK
- Pulmoner emboli tanısı almış hastalarda nötrofil/lenfosit, platelet/lenfosit ve MPV'nin prognostik değeri
Retrospective 5 year examination of patients diagnosed with pulmonaryembolism at the Inönü University Turgut Ozal Medical Center Emergency Medicine Clinic
ALPER DEMİRKAYA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Göğüs Hastalıklarıİnönü ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET EDİZ SARIHAN