Çocuklarda dirsek çevresi kırıkları ve eklem efüzyonuna yapay zekâ kullanılarak tanı konulması
Diagnosis of pediatric elbow fractures and joint effusion using artificial intelligence
- Tez No: 970333
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL DEMİRKALE
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Ortopedi ve Travmatoloji, Orthopedics and Traumatology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: İstanbul Şişli Hamidiye Etfal Eğitim ve Araştırma Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Pediatrik dirsek travmalarının tanısındaki zorlukları gidermeyi amaçlayan bu çalışma, özelleştirilmiş bir YOLOv12 derin öğrenme modeli kullanarak radyografilerde kırık ve posterior yağ yastıkçığı (PYY) bulgularını eş zamanlı ve yüksek doğrulukla tespit edebilen bir yapay zekâ modelini geliştirmeyi ve doğrulamayı hedeflemektedir. Gereç ve Yöntem: Retrospektif çalışmaya 0-18 yaş arası 2.666 hastanın 5.332 radyografisi dahil edildi. Referans standart, üç ortopedi uzmanının konsensüsü ile oluşturuldu. Veri seti hasta bazında eğitim (%70), validasyon (%15) ve test (%15) olarak ayrıldı. YOLOv12 tabanlı modelin tanısal performansı, daha önce görülmemiş bağımsız test seti üzerinde değerlendirildi. Bulgular: Model, kırık tespiti için yüksek performans sergiledi (%94,5 doğruluk, %92,1 duyarlılık, %95,8 özgüllük). PYY tespitinde ise olağanüstü bir özgüllük (%99,3) ve ılımlı bir duyarlılık (%74,7) elde etti. Kritik olarak, uzmanların kırık tanısında kararsız kaldığı vakalarda model, PYY'yi %99,2 özgüllükle saptayarak gizli kırık şüphesini aydınlatmada üstün bir yetenek gösterdi. Sonuç: Geliştirilen YOLOv12 modeli, pediatrik dirsek radyografilerinde iki kritik bulguyu eş zamanlı saptayabilen etkin bir tanısal araçtır. Modelin PYY tespitindeki neredeyse mükemmel özgüllüğü, onu radyografide kırık hattı belirgin olmayan vakalarda gizli kırık varlığını doğrulamak için güçlü bir“kural doğrulama”aracı haline getirmektedir. Bu bulgular, modelin hekim kararını destekleyen bir 'ikinci okuyucu' veya 'akıllı triyaj' sistemi olarak, özellikle acil servislerde tanısal verimliliği ve hasta güvenliğini artırma potansiyelini güçlü bir şekilde desteklemektedir.
Özet (Çeviri)
Aim: This study aims to address the challenges in diagnosing pediatric elbow trauma by developing and validating an artificial intelligence system based on a customized YOLOv12 deep learning model that can simultaneously and accurately detect fractures and posterior fat pad (PFP) signs on radiographs. Materials and Methods: In this retrospective study, 5,332 radiographs from 2,666 patients (0-18 years) were used. The reference standard was a consensus of three orthopedic surgeons. The patient-level split dataset (70% train, 15% validation, 15% test) was used to train and evaluate a YOLOv12-based object detection model on an independent test set. Results: The model achieved high performance for fracture detection (94.5% accuracy, 92.1% sensitivity, 95.8% specificity). For PFP detection, it demonstrated exceptional specificity (99.3%) but moderate sensitivity (74.7%). Critically, in“indeterminate”cases where experts were uncertain about a fracture, the model identified the PFP with 99.2% specificity, effectively highlighting occult fracture risk. Conclusion: The custom YOLOv12 model is an effective tool for the dual detection of fractures and PFP in pediatric elbow radiographs. Its outstanding specificity for PFP makes it a powerful rule-in tool for suspected occult fractures. The findings support its use not as a standalone tool, but as a“second reader”or“intelligent triage”system to enhance diagnostic efficiency and patient safety, particularly in emergency settings.
Benzer Tezler
- Pediyatrik lateral kondil kırıklarında açık redüksiyon ile pinleme ve kapalı redüksiyon ile perkütan pinleme tedavilerinin klinik ve radyolojik olarak karşılaştırılması
Comparison of clinical and radiological results of k-wire fixation with open reduction versus percutaneous k-wire fixation with closed reduction for pediatric lateral condyle fractures
ORHUN ÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Ortopedi ve TravmatolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ERTÜRK
- Çocuk suprakondiler humerus kırıkları cerrahi tedavisi orta-uzun dönem sonuçlarımız
The results of surgical treatment of the supracondylar humerus fractures in children
ALİ KEMAL TONAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
Ortopedi ve Travmatolojiİnönü ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNTEKİN GÜNER
- Çocuk acil servise başvuran 2-12 yaş arası suprakondiler humerus kırığı olan hastaların klinik ve epidemiyolojik değerlendirilmesi
Clinical and epidemiological evaluation of patients with supracondylar humerus fractures aged 2-12 years admitted to the Pediatric Emergency Department
EMIL NURIYEV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıDokuz Eylül ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURGÜL YILMAZ
PROF. DR. MURAT DUMAN
- Kastamonu ili ilköğretim öğrencilerinde skolyozlu olguların belirlenmesi ve egzersiz tedavisinin etkinliğinin değerlendirilmesi
Determination of scoliosis facts and evaluation of physical exercises therapy s efficiency on the Kastamonu primary school students
DEFNE ÖCAL
Doktora
Türkçe
2012
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonGazi ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM YILDIRAN
- Ankara ili 3-17 yaş çocuklarının fiziki antropolojik açıdan büyüme-gelişme durumlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
AYŞEGÜL ÖZDEMİR BAŞARAN