Bosometre:Sürekli beyin omurilik monitörizasyonu sistemi
Csfometer: A continuous cerebrospinal monitorization system
- Tez No: 916002
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN BİÇEROĞLU
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Nöroşirürji, Neurosurgery
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Beyin-Sinir ve Omurilik Cerrahisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Amaç: Bu çalışma, eksternal ventriküler drenaj (EVD) sistemlerinde beyin omurilik sıvısının (BOS) rengini ve bulanıklığını sürekli izleyebilen, düşük maliyetli ve invaziv olmayan bir cihaz (BOSoMetre) geliştirmeyi amaçlamıştır. Çalışmanın temel hedefi, enfeksiyon başlangıcını ve iyileşmesini öngörerek BOS örnekleme zamanlamasını optimize etmek ve gereksiz numune alımını azaltmaktır. Gereç ve Yöntem: Arduino mikrodenetleyici ve TCS3200 renk sensörü kullanılarak geliştirilen cihaz, spektrofotometrik teknikler ile BOS'taki renk değişimlerini ölçmektedir. Sistem, 68kΩ direnç kullanılarak optimize edilmiş LED aydınlatma, gerçek zamanlı veri kaydı, SD kart depolama sistemi ve kesintisiz güç kaynağı içermektedir. Cihazın optik bileşenleri, 3D baskılı özel bir karanlık oda içerisine yerleştirilmiş ve EVD hattına entegre edilmiştir. Sensör çıktıları, dakikada bir veri kaydedecek şekilde optimize edilmiş ve her kayıt için kırmızı, yeşil, mavi ve berrak kanal ölçümleri alınmıştır. Klinik değerlendirmede EVD takılı hastalar prospektif olarak izlenmiş ve standart protokol gereği haftada üç BOS örneği alınmıştır. BOS enfeksiyonunun iyileşmesi, IDSA 2017 kriterlerine göre tanımlanmıştır. Subspace KNN algoritması kullanılarak iki farklı makine öğrenimi yaklaşımı test edilmiştir: ikili sınıflandırma (enfekte/enfekte değil) ve doğrulanmış durumlar arasında ara bir“gri bölge”içeren üçlü model. Bulgular: On iki hastadan alınan 1.800.000 kayıt analiz edilmiş ve cihazın BOS enfeksiyonlarını yüksek doğrulukla tespit edebildiği gösterilmiştir. %80-20 eğitim-test bölünmesi kullanılan ikili sınıflandırma modeli, enfekte BOS örneklerinin tespitinde %98.9 duyarlılık ve %97.1 özgüllük elde etmiştir. İkili model için güven eşiği uygulandığında, eşiğin altındaki örnekler belirsiz olarak sınıflandırılmış ve bu belirsiz vakalar için %22 duyarlılık elde edilirken, kesin vakalar için yüksek doğruluk korunmuştur. Üçlü model, ara vakaları daha iyi tanımlamakla birlikte (ara bölge için %64.3 duyarlılık), enfekte vakaların tespitinde duyarlılığın düşmesi nedeniyle, enfeksiyonların gözden kaçabileceği klinik uygulamalar için daha az uygun bulunmuştur. Sonuç: BOSoMetre, BOS enfeksiyonlarının erken tespiti ve örnekleme zamanlamasının optimizasyonu için düşük maliyetli, sürekli izleme sistemi olarak umut vaat etmektedir. İkili sınıflandırma modeli umut verici doğruluk göstermekle birlikte, algoritmanın iyileştirilmesi ve tespit doğruluğunun artırılması için daha büyük hasta kohortlarıyla doğrulama gerekmektedir. Cihaz, özellikle kaynak kısıtlı ortamlarda erken uyarı sistemi olarak hizmet verebilir ve gereksiz BOS örneklemesini azaltmaya yardımcı olabilir. Gelecek çalışmalar, prospektif doğrulama ve klinik karar verme protokollerine entegrasyona odaklanmalıdır.
Özet (Çeviri)
Objective: This study aimed to develop a proof-of-concept, low-cost, non-invasive device (BOSoMetre) capable of continuously monitoring cerebrospinal fluid (CSF) color and turbidity in external ventricular drainage (EVD) systems. The purpose was to predict infection onset and clearance, potentially optimizing the timing of CSF sampling and reducing unnecessary specimen collection. Methods: The device was developed using an Arduino microcontroller and TCS3200 color sensor, measuring CSF color changes through spectrophotometric techniques. The system includes LED illumination optimized with a 68kΩ resistor, real-time data logging, SD card storage, and uninterrupted power supply. The optical components were housed in a custom 3D-printed dark chamber and integrated into the EVD line. Sensor outputs were optimized to record data every minute, with red, green, blue, and clear channel measurements taken for each recording. Clinical evaluation prospectively monitored patients with EVD, with three CSF samples collected weekly per standard protocol. CSF infection clearance was defined according to Infectious Diseases Society of America (IDSA) 2017 criteria. Two machine learning approaches were tested using the Subspace KNN algorithm: a binary classification (infected/non-infected) and a triphasic model that included an intermediate“gray zone”between confirmed states. Results: Analysis of 1,800,000 recordings from 12 patients demonstrated the device's capability to detect CSF infections with high accuracy. The binary classification model, using an 80-20 train-test split, achieved 98.9% sensitivity and 97.1% specificity in detecting infected CSF samples. When implementing a confidence threshold for the binary model, samples below the threshold were classified as indeterminate, resulting in 22% sensitivity for these ambiguous cases while maintaining high accuracy for definitive cases. The triphasic model, while better at identifying ambiguous cases (64.3% sensitivity for intermediate zone), showed decreased sensitivity for infected cases, making it less suitable for clinical implementation where missing infections could have serious consequences. Conclusion: BOSoMetre demonstrates potential as a low-cost, continuous monitoring system for early detection of CSF infections and optimization of sampling timing. While the binary classification model shows promising accuracy, further validation with larger patient cohorts is needed to refine the algorithm and enhance detection accuracy. The device could serve as an early warning system and help reduce unnecessary CSF sampling, particularly beneficial in resource-limited settings. Future studies should focus on prospective validation and integration into clinical decision-making protocols.
Benzer Tezler
- Tıbbi laboratuvarlarda ağır metal / eser element testlerine ait numune alma tüplerinin karşılaştırma ölçümlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of comparison measurements of sampling tubes for heavy metal / trace element tests in medical laboratories
VOLKAN KINACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Halk SağlığıYozgat Bozok Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VUGAR ALİ TÜRKSOY
- Spin polarized tunneling in large area mesas of superconducting Bi2Sr2CaCu2O8+d for terahertz emission
Terahertz ışıyan büyük alan süperiletken Bi2Sr2CaCu2O8+d mesaların spin polarize tünellemesi
FULYA TÜRKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LÜTFİ ÖZYÜZER
- Fabrication and characterization of superconducting Bi2212 bolometer for the detection of THz waves
THz dalgalarının algılanması için süperiletken Bi2212 bolometrenin üretimi ve karakterizasyonu
METİN KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLNUR AYGÜN ÖZYÜZER
PROF. DR. LÜTFİ ÖZYÜZER
- Makine öğrenmesi tabanlı twıtter sosyal bot tespit sistemlerinin performanslarının değerlendirilmesi
Evaluation of machine learning based twitter social bot detection systems
MUHAMMET BUĞRA TORUSDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AYDIN SELÇUK
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİD KUTLU
- Avrupa Birliği'nde demokrasi kavramı gelişimi ve uluslararası etkileşim
Development of the concept of democracy in the European Union and its international interaction
NESRİN DEMİR
Doktora
Türkçe
2006
Kamu YönetimiDokuz Eylül ÜniversitesiKamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. DENİZ ILGAZ