Kistik fibrozis hastalarının bilgisayarlı tomografi görüntülerinin yapay zeka tabanlı öğrenme yöntemiyle analizi ve değerlendirilmesi
Artificial intelligence based analysis and evaluation of computed tomography examinations in cystic fibrosis patients
- Tez No: 982730
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT TANER KARADAĞ
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları, Child Health and Diseases
- Anahtar Kelimeler: Kistik Fibrozis (KF), Bilgisayarlı Tomografi (BT), Yapay Zeka (YZ), Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN), Cystic Fibrosis (CF), Computed Tomography (CT), Artificial Intelligence (AI), Deep Learning (DL), Convolutional Neural Network (CNN)
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Giriş: Kistik Fibrozis (KF) tanılı hastaların, Bilgisayarlı Tomografi (BT) bulgularının değerlendirmesinde derin öğrenme temelli bir yapay zeka modeli oluşturularak klinisyenlere yardımcı metodlar geliştirilmesi amaçlanmıştır. Materyal ve Metod: KF tanılı 10-18 yaş aralığındaki klinik gereklilik nedenli BT görüntülemesi çekilmiş 48 hasta çalışmamıza dahil edilmiştir. Hastaların BT görüntülerinden elde edilen 6.827 görüntü iki deneyimli radyolog tarafından değerlendirilerek, beş farklı bulgu(bronşektazi, bronşların pulmoner artere göre genişlemesi, bronş duvar kalınlığında artış,sentrilobüller bronşiollerde mukus tıkacı, akciğerin atenüasyonu) olarak etiketlenmiştir. Bulguların varlığını/yokluğunu aynı anda tespit edebilen konvolüsyonel sinir ağı (CNN) derin öğrenme tabanlı bir model geliştirilmiştir. Bulgular: KF hastalarının BT görüntülemelerindeki beş bulgunun tespitinde CNN;bronşektazin varlığının belirlenmesinde %99 kesinlik, %97 F1 skoru; bronşiyal dilatasyon tespitinde %96 kesinlik, %97 F1 skoru; bronş duvar kalınlık artışında %95 kesinlik,%95 F1 skoru;sentrilobüller bronşiollerde mukus tıkacı varlığını göstermede %96 kesinlik, %97 F1 skoru; akciğerde atenüasyonun gösterilmesinde %98 kesinlik, %98 F1 skoru elde edildi. Sonuç: CNN tabanlı öğrenme modellerinin kullanımı, KF'li hastaların toraks BT'lerindeki akciğer yapısal değişikliklerin otomatik olarak değerlendirilmesine önemli katkı sağlamıştır. Bu yaklaşım, klinik karar destek sistemlerine entegre edilerek hem tanı sürecini hızlandırabilir hem de hasta takibinin bireyselleştirilmesinde katkı sağlayabilir. Yöntemin klinik pratikte uygulanabilirliğini değerlendirmek üzere ileri düzey çalışmalar yapılmasına ihtiyaç vardır.
Özet (Çeviri)
Introduction: The objective of this study is to propose computer-aided, deep learning-based artificial intelligence (AI) models for the evaluation of Computed Tomography (CT) findings in patients diagnosed with Cystic Fibrosis (CF). Material and Method: 48 patients with CF, whose age ranked between 10 and 18 years were included in the study. 6,827 images extracted from the patients' CT scans were evaluated for five different findings by two radiologists: bronchiectasis, bronchial dilation, increased bronchial wall thickness, mucus plugging in centrilobular bronchioles, and lung attenuation. A convolutional neural network (CNN)-based deep learning model was developed to detect the presence of these findings. Results: The CNN model achieved the following results: 99% accuracy and an F1 score of 97% in identifying bronchiectasis; 96% accuracy and an F1 score of 97% for bronchial dilation; 95% accuracy and an F1 score of 95% for detecting bronchial wall thickness; 96% accuracy and an F1 score of 97% in identifying mucus plugging in centrilobular bronchioles; and 98% accuracy and an F1 score of 98% in detecting lung attenuation. Conclusion: The CNN-based model has significantly contributed to the automated assessment of structural lung changes on CT scans of patients with CF. This approach has the potential to be integrated into clinical decision support systems, thereby accelerating the diagnostic process and enabling a more individualization of patient follow-up. Further advanced studies are needed to evaluate the applicability of this method in clinical practice.
Benzer Tezler
- Türkiye'de üretilen bazı kışlık el örgü ipliklerinin başlıca iplik ve lif özellikleri üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SEMA YÜCEBAŞ
- Bazı yağlık kolza (brassica napus ssp. oleifera) çeşitlerinde verim ve kaliteye ilişkin karakterler üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ABDURRAHİM TANJU GÖKSOY
- Adenomyosis Uteri'nin klinik ve histopatolojik parametrelere göre uterus leiomyomları ile değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
LEVENT KIVRIKOĞLU
- Zonguldak (Kokaksu) bölgesi boksitlerinden alümina üretim parametrelerinin saptanması ve ekonomik değerlendirilmesi
The Determination of the parameters of alümina production from the bauxite of Zonguldak (Kokaksu region) and the economic evaluation
F.GÜNEŞ KOZA
