Yapay zeka ile eritrosit morfolojilerinin incelenmesi
Investigation of erythrocyte morphologies using artificial intelligence
- Tez No: 984082
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞAKİR ÖZGÜR KEŞKEK
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: İç Hastalıkları, Internal diseases
- Anahtar Kelimeler: Eritrosit morfolojisi, Yapay zeka, Periferik yayma, Ortalama korpüsküler hacim, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Erythrocyte morphology, Artificial intelligence, Peripheral smear, mean corpuscular volume, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Giriş: Periferik yayma, hematoloji pratiğinde uzun yıllardır temel tanı yöntemlerinden biri olmuştur. Ancak gözlemciye bağımlı yorum farklılıkları ve zaman alıcı yapısı, yöntemin güvenilirliğini sınırlamaktadır. Son yıllarda yapay zekâ (YZ) destekli görüntü analizleri, bu sorunlara çözüm sunabilecek yenilikçi bir alan olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, periferik yayma görüntülerinde YZ algoritmalarının kullanılabilirliğini ve elde edilen bulguların hemogram parametreleriyle, özellikle ortalama eritrosit hacmi (MCV) ile olan ilişkisini incelemeyi amaçlamaktadır. Yöntem: Araştırmaya 286 hastadan elde edilen 1000 periferik yayma görüntüsü dahil edildi. Görüntüler 100x büyütmede dijitalleştirildi ve YOLOv8 algoritması ile eritrositler tespit edildi. Toplamda 298.043 eritrosit analiz edildi. Bulgular: YZ analiziyle elde edilen ortalama eritrosit alanı ile MCV arasında pozitif yönde, orta düzeyde ve istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyon saptandı (ρ = 0.4297, p < 0.0001). Passing-Bablok regresyonu doğrusal uyum gösterirken, Bland-Altman analizi –0.37'lik ortalama fark ve –9.26 ile +8.53 arasında güven sınırları ortaya koydu.. Sonuç ve Öneriler: Bulgular, periferik yayma analizinde yapay zekanın yalnızca morfolojik değerlendirme için değil, laboratuvar parametreleriyle birlikte kullanıldığında da güçlü bir araç olabileceğini göstermektedir. Bu yaklaşım, özellikle anemi ve diğer hematolojik bozuklukların erken tanısında klinik uygulamaya değerli katkılar sunabilir. İleride yapılacak daha geniş ölçekli ve prospektif çalışmalar, yöntemin doğruluğunu ve klinik entegrasyon potansiyelini güçlendirecektir.
Özet (Çeviri)
Introduction: Peripheral blood smear has long been one of the fundamental diagnostic tools in hematology. However, its observer-dependent variability and time-consuming nature limit reliability of this method. In recent years, artificial intelligence (AI)–based image analysis has emerged as an innovative solution to these challenges. This study aimed to evaluate the applicability of AI algorithms in peripheral smear imaging and to investigate the relationship between AI-derived findings and hematological parameters, particularly mean corpuscular volume (MCV). Methods: A total of 1000 peripheral smear images obtained from 286 patients were included in this study. The images were digitized under 100× magnification, and erythrocytes were detected using the YOLOv8 algorithm. In total, 298,043 erythrocytes were analyzed. Results: A moderate, positive, and statistically significant correlation was found between the AI-derived average erythrocyte area and MCV (ρ = 0.4297, p <0.0001). Passing-Bablok regression demonstrated a linear relationship, while Bland-Altman analysis showed a mean difference of –0.37 with limits of agreement ranging from –9.26 to +8.53. CCC values further indicated that the method achieved clinically acceptable concordance. Conclusion and Recommendations: These findings suggest that AI-based analysis of peripheral smears can serve not only as a tool for morphological assessment but also as a complementary method when combined with hematological parameters. This approach may provide valuable contributions, particularly in the early diagnosis of anemia and other hematological disorders. Future large-scale and prospective studies are needed to validate accuracy and strengthen the clinical integration of this method.
Benzer Tezler
- Periodontal hastalık ve durumların güncel sınıflamasında (2018) anahtar biyobelirteçlerin (İL-1β ve MMP-8) yapay zekâ uygulaması ile değerlendirilmesi
Evaluation of key biomarkers (IL-1β and MMP-8) with artificial intelligence application in current classification of periodontal diseases and conditions (2018)
ERENSU UZAR
Doktora
Türkçe
2023
Diş HekimliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZUHAL YETKİN AY
- İnsan idrar sedimenti mikroskobik içeriğinin derin öğrenme temelli yapay zeka sistemi ile belirlenmesi
Determining the microscopic content of human urine sediment by deep learning based artificial intelligence system
YUNUS EMRE YÖRÜK
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMDİ MELİH SARAOĞLU
- Kan hemoglobin değerinin dudak mukozası görüntüleri kullanılarak yapay zeka yardımıyla non-invaziv tespit edilmesi
Non-invasive detection of blood hemoglobin levels by artificial intelligence through the utilising of lip mucosa images
TÜRKER BERK DÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyomühendislikSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
- Üriner sistem taş hastalığının cerrahi tedavisinde başarıyı ve komplikasyonları öngörmede yapay zekâ uygulamalarının kullanımı
Use of artificial intelligenceapplications in prediction of success and complications in the surgical treatment of urinary stone disease
FERHAT ÇOBAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
ÜrolojiAdıyaman ÜniversitesiÜroloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÇİFT
ÖĞR. GÖR. HÜSEYİN KUTLU
- Kolorektal cerrahi sonra gelişen cerrahi alan enfeksiyonları için prediktif değerlerin incelenmesinde yapay zeka kullanımı
The use of artificial intelligence to analyze predictive values for surgical site infections after colorectal surgery
ZÜLFİYE SÜMEYYE KALE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Genel CerrahiSağlık Bilimleri ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR YAZICI