Geri Dön

Spondiloartrit hastalarında periferik ve aksiyel tutulumu ön görebilecek faktörlerin derin öğrenme yöntemleri ile saptanması

Identification of predictive factors for peripheral and axial involvement in spondyloarthritis using deep learning methods

  1. Tez No: 940216
  2. Yazar: EMİNE SENA SÖZEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YÜKSEL MARAŞ, DOÇ. DR. ENES SEYDA ŞAHİNER
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Romatoloji, İç Hastalıkları, Rheumatology, Internal diseases
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: Ankara Bilkent Şehir Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Amaç: Spondiloartrit (SpA), aksiyel iskelet, periferik eklemler ve entezlerde inflamasyonla karakterize kronik inflamatuar bir hastalık grubudur. Aksiyel ve periferik tutulum gösteren SpA alt tiplerinin doğru sınıflandırılması, hastalık yönetimi ve tedavi açısından kritik öneme sahiptir. Geleneksel klinik ve radyolojik değerlendirme yöntemlerinin sınırlılıkları nedeniyle, yapay zeka tabanlı modellerin bu süreçteki rolü giderek daha fazla araştırılmaktadır. Bu çalışmada, periferik ve aksiyel SpA tutulumunu öngörebilecek klinik, laboratuvar ve görüntüleme verilerini kullanarak, makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) yöntemleriyle tahmin yapabilen bir sınıflandırma modeli geliştirmek amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntemler: Bu retrospektif çalışma kapsamında, 2019-2023 yılları arasında ASAS sınıflama kriterlerine uygun olarak seçilen hastaların verileri incelenmiş, bunu takiben aksiyel ve periferik SpA hastalarının bilgileri ML ve DL modelleri kullanılarak analiz edilmiş ve modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Geleneksel istatistiksel yöntemler ile aksiyel ve periferik SpA hastaları arasındaki farklılıklar değerlendirildikten sonra, bu veriler kullanılarak ML ve DL modelleri eğitilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. Farklı makine öğrenmesi algoritmaları (Gaussian Naive Bayes, Support Vector Machines, Random Forest vb.) ve çok katmanlı algılayıcı (MLP) gibi derin öğrenme modelleri test edilmiştir. Modellerin doğruluk oranları, ROC AUC,F1 skoru ve GPS gibi metrikler kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular: Periferik artrit, entezit, daktilit ve inflamatuvar barsak hastalığının periferik SpA hastalarında aksiyel SpA'ya kıyasla daha yaygın olduğu saptanmıştır (p

Özet (Çeviri)

Objective: This study aimed to classify axial and peripheral spondyloarthritis (SpA) patients using clinical and laboratory data. In addition to traditional statistical methods, the classification performances of machine learning (ML) and deep learning (DL) models were compared, and the potential of artificial intelligence-based models in distinguishing SpA subgroups was evaluated. Materials and Methods: A total of 408 patients diagnosed with axial or peripheral SpA were included in this retrospective study. Demographic, clinical, and laboratory data were analyzed. After evaluating differences between axial and peripheral SpA patients using traditional statistical methods, ML and DL models were trained and compared. Various ML algorithms (Gaussian Naive Bayes, Support Vector Machines, Random Forest, etc.) and deep learning models such as multilayer perceptron (MLP) were tested. Following the model assessment using accuracy, ROC AUC, and F1 score metrics, we present how these evaluations illuminate the differences between axial and peripheral SpA patients. Results: Peripheral arthritis, enthesitis, dactylitis, and inflammatory bowel disease were significantly more prevalent in peripheral SpA patients compared to axial SpA patients (p

Benzer Tezler

  1. Aksiyel spondiloartrit hastalarında sakroılıyak MR bulgularının demografık özellikler ve aktıvıte bulguları ıle karşılaştırılması

    Sacroiliac mri in axial spondyloarthritis patientsfindings with demographic characteristics and activity findingscomparison

    NARMIN MURADLI HAJISOY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    RomatolojiHacettepe Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UMUT KALYONCU

  2. İnflamatuar bağırsak hastalığı tanılı hastalarda spondiloartrit sıklığı, özellikleri ve seyrinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the frequency, characteristics and course of spondyloarthritis in patients diagnosed with inflammatory bowel disease

    DUYGU ACER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    GastroenterolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL KAYAÇETİN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ CAN KURTİPEK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL DOĞAN

  3. Aksiyel spondiloartropati ve non-radyografik aksiyel spondiloartropati hastalarının klinik, demografik özellikleri ve yaşam kalitesinin karşılaştırılması

    Comparison of clinical, demographic characteristics and quality of life of patients with axial spondyloarthropathy and non-radiographic axial spondyloarthropathy

    FATMA NUR IŞKIN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonMersin Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNŞAH ŞAHİN

  4. Aksiyel spondiloartrit hastalarının tedavisinde biyolojik ajanların tiyol-disülfit düzeyine etkisi

    The effect of biological agents on thiol-disulfide parameters in patients with axial spondylarthritis

    SEMRA FIRAT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İç HastalıklarıAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN ERTEN

  5. Non radyografik aksiyel spondiloartrit ile ankilozan spondilit hastalarının klinik, radyolojik özelliklerinin ve hastalık aktiviteleri arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi

    Evaluation of clinical activity, radiographic severity, quality of life and related variables in patients with non radiographic axial spondyloarthritis and ankylosing spondilitis

    EYÜP ÇOBAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Romatolojiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERVET AKAR