Tiroid nodüllerinde yapay zeka temelli TIRADS algoritmasının diğer sınıflama sistemlerine göre tanısal performansını karşılaştırma
Comparison of the diagnostic performance of artifical intelligence based tirads algorithm with other classification systems in thyroid nodules
- Tez No: 988432
- Danışmanlar: PROF. DR. KORAY GÜVEN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Biyopsi, Biyopsi-iğne, Tiroglobülin, Tiroid fonksiyon testleri, Tiroid neoplazmları, Tiroidit, Biopsy, Biopsy-needle, Thyroglobulin, Thyroid function tests, Thyroid neoplasms, Thyroiditis
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet ve Amaç: Tiroidin nodülleri çok yaygın bir endokrin hastalıktır. Son yıllarda insidansı giderek artmakta ve bu nodüllerin yaklaşık %5 ila %15'i malign nodüllerdir . Konvansiyonel tiroid ultrasonografi, tiroid hastalıklarının tanısında ilk tercih edilen yöntem olmakla birlikte benign, malign nodül ayrımında sınırlamaları vardır (2). Tiroid nodüllerinin biyopsi için seçimi konusunda farklı kriter ve şüpheli USG bulguları tanımlayan kılavuzlar bulunmaktadır . Her geçen gün kılavuzlarda yer alan güncellemeler ve çalışmalar ile malign nodülleri yakalama duyarlılığı ve özgüllüklerinde iyileştirmeler yapılmaktadır. Ancak; tiroid nodülleri için fikir birliğine varılmış standart bir sınıflandırma halen oluşturulamamıştır . Bizde çalışmamızda başta 2019 yılında kullanıma giren yapay zeka temelli tiroid nodüllerini skorlama sistemi olmak üzere American College of Radiology (ACR), American Thyroid Association(ATA), European Thyroid Association (ETA), Korean Thyroid Association(KTA) tarafından geliştirilen tiroid nodüllerinin karakterizasyonu amaçlı risk tabakalandırma sistemlerinin tanısal performanslarını sitolojik tanı temelinde değerlendirilmesini ve kıyaslamasını yapmayı amaçladık.
Özet (Çeviri)
Summary and aim: Nodules of thyroid are a very common endocrine disease. Its incidence has been increasing in recent years, and approximately 5% to 15% of these nodules are malignant nodules. Conventional thyroid ultrasonography is the first preferred method in the diagnosis of thyroid diseases, but it has limitations in distinguishing between benign and malignant nodules. There are guidelines defining different criteria and suspicious USG findings on the selection of thyroid nodules for biopsy. Improvements are made in the sensitivity and specificity of detecting malignant nodules with the updates and studies in the guidelines every day. However; a consensus for standard classification of thyroid nodules has not yet been established. In our study, we aimed to evaluate and compare the diagnostic performance of risk stratification systems for the characterization of thyroid nodules, developed by the American College of Radiology (ACR), American Thyroid Association (ATA), Europian Thyroid Association (ETA), Korean Thyroid Association (KTA), primarily the artificial intelligence-based thyroid nodules scoring system that came into use in 2019, on the basis of cytological diagnosis.
Benzer Tezler
- Tiroid nodüllerinin ayırıcı tanısı için yapay zeka temelli tirads skorlama sistemi geliştirilmesi
Development of tirads scoring system based on artificial intelligence for differential diagnosis of thyroid nodules
BURCU BEKTAŞ GÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RÜYA ŞAMLI
- Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sisteminin (ANFIS) iyileştirilmiş genetik algoritma ile eğitilmesi ve tıbbi problemlere uygulanması
Training adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) with improved genetic algorithm and application to medical problems
HİLAL HAZNEDAR
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM KALINLI
- Tiroid nodüllerinin genetik algoritma ile eğitilen anfıs yöntemi kullanılarak iyi huylu ve kötü huylu olarak ayrıştırılması ile yeni bir bilgisayar destekli tanı temelli risk sınıflandırma sistemi önerilmesi
Differentiation of benign and malignant thyroid nodules with anfis by using genetic algorithm and proposing a novel cad-based risk stratification system of thyroid nodules
AHMET CANKAT ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Önemi belirsiz atipi/önemi belirsiz foliküler lezyon tanısı alan tiroid nodüllerinin malignite öngörüsü için yapısal eşitlik modeli ile karar destek sistemi
Decision support system with the structural equation modeling for prediction of malignancy on thyroid nodes that are diagnosed as atypia of undetermined significance or follicular lesion of undetermined significance
ZELİHA AYDIN KASAP
Doktora
Türkçe
2023
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KURT
- Tiroid ince iğne aspirasyon biyopsilerinde sitomorfolojik özelliklerin yapay zeka ile yorumlanması
Interpretation of cytomorphological features in thyroid fine needle aspiration biopsies using artificial intelligence
MENNAN YİĞİTCAN ÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
PatolojiAkdeniz ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNANÇ ELİF GÜRER