Geçirilmiş sezaryende abdominal ultrason ve kontraksiyon paterni özellikleri kullanılarak makine öğrenmesi ile uterin dehisensin öngörülmesi
Prediction of uterine dehiscence with machine learning by using lower uterine segment thickness and contraction pattern features
Yazar: MERVENUR KEMENT
Danışman: PROF. MELİKE DOĞANAY
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Ankara Bilkent Şehir Hastanesi / Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2021
Konu: Kadın Hastalıkları ve Doğum = Obstetrics and Gynecology
Dizin: Gebelik = Pregnancy ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rüptür = Rupture ; Ultrasonografi = Ultrasonography ; Uterus hastalıkları = Uterine diseases ; Uterus kontraksiyonları = Uterine contraction

Özet:
Amaç: Sezaryen sıklığının global artışıyla beraber sezaryen doğumun
popülasyon üzerindeki uzun ve kısa dönem etkileri göz önüne serilmektedir.
Sezaryen doğumun tekrarlayan gebeliklerde en hayati komplikasyonlarından birisi
uterin rüptürdür. Çalışmamızda; gebelerin ultrasonografik muayeneleri, klinik ve
demografik özellikleri kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları ile uterin rüptürü
veya dehisensi öngörmek amaçlanmaktadır. Ultrasonografik ölçümlerle alt uterin
segment tam kat ve alt uterin segment myometrium ölçülmesinin dehisensi ve
rüptürü öngörmedeki öneminin değerlendirilmesi hedeflenmektedir. Böylece olası
uterin rüptürün önüne geçmek, uterin rüptüre bağlı olası maternal ve fetal
komplikasyonları engellemek hedeflenmektedir.
Gereç ve Yöntem: Ankara Şehir Hastanesi, Kadın Hastalıkları ve Doğum
Bölümü Doğum Salonu Kliniği'ne Şubat 2021 ve Temmuz 2021 tarihleri arasında
başvurmuş olan daha önce sezaryen geçirmiş tekil gebeler çalışmamıza dahil
edilmiştir.
Daha önce sezaryen olan miadında (>37 hafta tekil gebelik) 318 hasta
üzerinde çalışma yapılmıştır. Gebelerin demografik özellikleri; yaş ve vücut kitle
endeksi, sigara-alkol kullanımı, klinik özellikleri; daha önce kaç kez gebelik
geçirdiği, abort sayısı, gecirilmiş sezaryenden sonra abort öyküsü, şu anki gebelikle
bir önceki sezaryen arasında geçen süre, gebelik haftası, daha önceki sezaryen sayısı,
fetusun prezentasyonu, fetal ağırlık, tokografi verileri, alt uterin segment tam kat ve
alt uterin segment myometriumun transabdominal ultrason ile ölçümü, operasyon
sırasındaki alt uterin segment bulguları toplanarak makine öğrenmesi teknikleri ile
analiz edilmiştir. Makine Öğrenmesi analizleri için R kütüphanesinden naivebayes,
glm, plyr, mlp, e1071, SVMs ve randomForest paketleri kullanılmıştır. Sınıflandırma
yöntemleri olarak Lojistik Regresyon, Çok Katmanlı Algılayıcı, Destek Vektör
Makinesi, Random Forest ve Naive Bayes kullanılmıştır. Veri seti, 10 katlı Çapraz 
Doğrulama testi seçeneği kullanılarak değerlendirilmiştir. Makine Öğrenmesi
performans kriterleri olarak Doğru Sınıflama Oranı, F-Ölçütü, Matthews korelasyon
katsayısı, Precision-Recall Eğrisi (PRC Alanı) ve ROC Alanı kullanılmıştır.
Bulgular: Çalışmamızda yapılan tüm makine öğrenmesi analizlerinde benzer
olarak Naive Bayes yöntemi en iyi performansı göstermiştir. Bu yönteme göre
yapılan analizlerin sonuçları karşılaştırıldığında ise en iyi performans, baz
değişkenler olan parite, gravide, tokografide kontraksiyon, açıklık, dilatasyon-küretaj
ve sezaryen öncesi ölçülen alt segment myometrium ultrasonu değişkeninin eklendiği
modelde bulunmuştur. Bu modeli ise sırasıyla baz değişkenlere alt segment tam kat
ultrasonunun eklendiği model ve baz değişkenlerden oluşan model izlemektedir. Baz
değişkenlere ait model hastaları %90,5 oranında doğru sınıflarken alt segment
myometrium ultrasonunun eklendiği model ise hastaları %95,6 doğru sınıflayarak
performansı %5,1 artırmaktadır. Baz değişkenlere ait model hastaları %90,5 oranında
doğru sınıflarken alt segment tam kat ultrasonunun eklendiği model ise hastaları
%95,3 doğru sınıflayarak performansı %4,8 artırmaktadır.
Sonuç: Çeşitli makine öğrenmesi analizleri sonucunda en yüksek performans
gösteren Naive Bayes algoritmasi ile doğru sınıflama oranı 0,953, F-ölçütü değeri
0,952 ve Matthews korelasyon katsayısı değeri 0,641 olarak elde edilmiştir. Bu
sonuç, hastaların klinik özellikleri ve alt uterin segment ultrasonografisi yapılarak
100 hastadan yaklaşık 95 tanesine dehisens veya rüptür tanısının isabetli bir şekilde
konulabileceği olarak yorumlanabilir.
Anahtar Kelimeler: Alt uterin segment ultrason, kontraksiyon, makine
öğrenmesi, uterin dehisens, uterin rüptür

Abstract:
Objective: With the global increase in cesarean delivery rates, short and long
term effects on the population have been more prominent. One of the most lifethreatening complications of repeat cesarean delivery is uterine rupture. In our study,
we aim to predict uterine dehiscence or rupture by using machine learning algorithms
with ultrasonographic findings, clinical and demographic properties being used as
features. The objective of the study is to assess the importance of full thickness of
lower uterine segment and myometrium thickness of lower uterine segment
sonographic measurements on predicting uterine dehiscence and rupture. Thus,
possible uterine rupture and consequent maternal and fetal complications can be
prevented.
Materials And Methods: Singleton pregnancies who have had cesarean
operation and applied to the Department of Obstetrics and Gynecology Labor Unit of
Ankara City Hospital between February and July 2021 were included in this study.
The study is conducted on 318 patients with term (>37 weeks) singleton
pregnancy. Information regarding demographics, body-mass indices, smoking and
drinking habits, clinical features, past pregnancies, number and history of abortions,
inter-delivery period, gestation week, number of previous cesarean operations, fetal
presentation, fetal weight, tocography data, trans-abdominal ultrasonographic
measurement of lower uterine segment full thickness and myometrium thickness,
lower uterine segment findings during cesarean section was collected and analyzed
using machine learning techniques. For the implementation; naivebayes, glm, plyr,
mlp, e1071, SVMs and randomForest libraries of R were used. Logistic regression,
multilayer perceptron, support vector machine, random forest and naive bayes
algorithms were used for classification. The dataset was evaluated using 10-fold
cross-validation. Performance criteria were selected as correct classification rate, f-
x
score, Matthews correlation coefficient, precision-recall curve (PRC) area and
receiver operating characteristics (ROC) area.
Results: Among all machine learning techniques that has been tested in this
study, the best prediction performance was obtained with Naive Bayes algorithm.
When different sets of features using this algorithm were compared, it was observed
that the best performance can be attained by using the base features of parity,
gravida, tocographic contraction, dilation, d&c with sonographic measurement of
lower uterine segment myometrium thickness as an added feature. The second-best
performance was obtained with sonographic measurement of lower uterine segment
full thickness added to the base features. Base features alone can classify patients
with 90.5% accuracy, while adding the myometrium measurement increases the
classification performance by 5.1% to 95.6%. Adding the full thickness measurement
to the base features raises the classification performance by 4.8% to 95.3% in terms
of correct classification rate.
Conclusion: After numerous machine learning analyses, Naive Bayes
algorithm could correctly classify uterine rupture or dehiscence with a correct
classification rate of 0.953, an f-score of 0.952 and a Matthews correlation
coefficient value of 0.641. This result can be interpreted such that 95 out of 100
patients can be accurately diagnosed with uterine rupture or dehiscence by using
their clinical features and lower uterine segment ultrasonography findings.
Keywords: Contraction, machine learning, lower uterine segment ultrasound,
uterine dehiscence, uterine rupture