Geri Dön

Yapay zeka yardımı ile orbita enfeksiyonlarında ameliyat kararı

Artificial intelligence supported surgery decision for orbital infections

PDF İndir

  1. Tez No: 967778
  2. Yazar: SERTAÇ ARGUN KIVANÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİL SAĞLAM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Göz Hastalıkları, Computer Engineering and Computer Science and Control, Eye Diseases
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Translasyonel Tıp Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Oküloplastik ve orbita hastalıkları yapay zekanın her geçen gün kullanımının arttığı bir alandır. Orbita enfeksiyonlarında abseye yönelik cerrahi belli başlı merkezlerde yapılabildiği için cerrahi kararın doğru zamanda verilip doğru şekilde yapılması önemlidir. Bu durumla karşılaşan hekimler için yapay zeka ile bir karar destek sistemlerinin olması doğru hastaya, doğru zamanda, doğru tedaviyi vermek konusunda fayda sağlayabilir. Çalışmamızda orbita selüliti ve orbita absesi olan medikal veya cerrahi tedavi ile tam iyilik haline kavuşmuş erişkin ve çocuk toplam 51 hastanın 102 gözü incelendi. Hastaların yaş, cinsiyet, kafa içi tutulum, sinüzit, nötrofil, lenfosit, nötrofil–lenfosit oranı, abse, glob ve orbitanın morfometrik boyut ve hacim ölçüm verileri kullanıldı. Makine öğrenmesinin gözetimli öğrenme algoritmaları ile işlenen veriler ile medikal ya da cerrahi tedavi sınıflandırması ve medikal tedavi, cerrahi tedavi ve sağlıklı birey sınıflandırılması yapıldı. Makine öğrenmesi algoritmalarından karar ağacı, rastsal orman, destek vektör makinesi, k- en yakın komşu ve sade Bayes algoritmaları kullanıldı. Tüm sınıflandırmalarda en başarılı algoritma % 93,1 ile % 100 arasında doğruluk (accuracy) değeri ve 0,92 ile 1,0 arasında F1 skoru olan linear destek vektör makinesi oldu. Bu algoritmayı rastsal orman algoritması takip etti. Algoritmaların karar verme aşamalarında kullandıkları en önemli verilerin abse hacmi, abse hacmi ile glob hacmi oranı, absenin üst alt uzunluğu, iç dış uzunluğu, nötrofil-lenfosit oranı olduğu görüldü. Abse hacminin glob hacmine oranının algoritmaların karar aşamasında önemli bir parametre olduğu görüldü. Çalışmamızın verilerinin başarılı bir şekilde sınıflandırıldığı görüldü, bu alanda daha fazla hasta sayısı ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak ileri çalışmalar yapılmasının faydalı olacağını düşünmekteyiz.

Özet (Çeviri)

Oculoplastic and orbital diseases are also areas where the use of artificial intelligence is increasing daily. In orbital infections, it is crucial to make the right decision and perform the correct surgical procedure for abscesses at the right time. This surgery is available at select centers. For physicians facing this situation, having an AI-based decision support system can be beneficial in providing the right treatment to the right patient at the right time. In our study, 102 eyes of 51 adult and child patients with orbital cellulitis and orbital abscesses who achieved complete recovery with medical or surgical treatment were examined. Data regarding age, gender, intracranial involvement, sinusitis, neutrophils, lymphocytes, neutrophil-to-lymphocyte ratio, abscess, globe, and orbital morphometric and volumetric measurements were used. Data processed with supervised machine learning algorithms were used to classify medical or surgical treatment and to classify medical treatment, surgical treatment, and healthy individuals. Machine learning algorithms included decision trees, random forests, support vector machines, k-nearest neighbors, and naive Bayesian algorithms. The most successful algorithm in all classifications was the linear support vector machine, with accuracy values between 93.1% and 100% and with F1 scores between 0.92 and 1.0. This algorithm was followed by the random forest algorithm. An examination of the most important data used by the algorithms in the decision-making stages revealed that these were abscess volume, the ratio of abscess volume to globe volume, the abscess's upper-lower length, its inner-outer length, and the neutrophil-lymphocyte ratio. The ratio of abscess volume to globe volume was found to be a crucial parameter in the algorithms' decision-making process. The algorithms were particularly successful in predicting patients undergoing medical treatment, but their success rate decreased in predicting patients undergoing surgical treatment. It was observed that the data of our study was classified successfully, and we believe that further studies in this area using larger patient numbers and deep learning methods would be beneficial.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    782160

    Development of a comprehensive simulation software for spacecraft missions

    Uzay aracı görevleri için kapsamlı bir simülasyon yazılımı geliştirilmesi

    EMİRHAN ESER GÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN

  2. Tez No

    389346

    Design of mobility, manipulation and vision system of a conceptual lunar micro-rover

    Gezici mikro ay robotunun hareketlilik, manipülasyon ve görüntü işleme sistemleri tasarımı

    NECMİ CİHAN ÖRGER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. TURGUT BERAT KARYOT

  3. Tez No

    268544

    Yapay zeka yardımı ile redüktör seçimi

    Reducer selection using artificial intelligence

    BİROL ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FARUK MENDİ

  4. Tez No

    933660

    Yapay zeka ile yüz ifadelerinden duygu durumu tanıma

    Emotion recognition from facial expressions with artificial intelligence

    SAYGI KAAN TUZCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI

  5. Tez No

    536527

    Kutupsallık sözlüğü ve yapay zeka yardımı ile Türkçe twitter verileri üzerinde duygu analizi

    Sentiment analysis of Turkish twitter data using polarity lexicon and artificial intelligence

    HARISU ABDULLAHI SHEHU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZAİ TOKAT

Geri Dön