Başlıca inguinal kanal patolojilerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmesi
Prediction of inguinal canal pathologies using machine learning algorithms
Yazar: ALİHAN YILMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELMAHAN SELİM ; DOÇ. DR. EMRAH AYDIN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Ana Bilim Dalı / Matematik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Çocuk Cerrahisi = Pediatric Surgery ; İstatistik = Statistics

Özet:
Doğuma yakın dönemde ya da doğumu takiben testislerin skrotuma yerleşmesi gerekmektedir. Bazı hormon ve faktörlerin yetersiz düzeyde salgılanması gibi yaşanan bir takım sorunlar sebebiyle testislerin skrotuma inememesi inmemiş testis rahatsızlığına, kasık kanalını karın boşluğundan ayıran zarın tam kapanamaması ya da geç kapanması da inguinal herni veya hidrosel rahatsızlıklarına sebep olmaktadır. Bu çalışmanın amacı hastaneye başvuran çocuk hastalardan alınan tam kan sayımı (hemogram), yaş ve cinsiyet verilerinin ilişkisinden yola çıkarak, makine öğrenmesi algoritmalarıyla başvuranın inmemiş testis, inguinal herni ve hidrosel hastalıklarına sahip olup olmadığını öngörmektir. Gerçekleştirilen çalışmada öncelikle; 2014-2023 yılları arasında Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi Hastanesi Çocuk Cerrahisi ABD Kliniğine ve 2014-2016 yılları arasında Bahçelievler Devlet Hastanesi Çocuk Cerrahisi Kliniğine başvuran kişilerin verileri geriye dönük olarak toplanmıştır. Bu verilere temizleme, birleştirme ve dönüştürme işlemleri uygulandıktan sonra; 4164 sağlıklı, 555 inmemiş testis, 668 inguinal herni, 291 hidrosel veri gruplarının rastgele ayrılan %75'lik kısımları makine öğrenmesi algoritmaları modellerince 5 katlamalı çapraz doğrulama ile eğitilmiş olup, eğitilen modeller geriye kalan %25'lik kısmı ile test edilmiştir. Yapılan testler sonucunda hedeflenen sonuçların elde edilememesinin veri setinin dengesiz dağılımından kaynaklandığı düşünülerek, verilere SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) algoritması uygulanmıştır. SMOTE algoritması uygulandıktan sonra; 4164'er sağlıklı, inmemiş testis, inguinal herni ve hidrosel veri gruplarının tekrardan rastgele ayrılan %70'lik kısımları makine öğrenmesi algoritmalarınca eğitilmiş olup, eğitilen modeller geriye kalan %30'luk kısmı ile test edilmiştir. Yapılan testler sonucunda inguinal kanal patolojilerinden toplumda en sık karşılaşılan inmemiş testis, inguinal herni ve hidrosel olgularının hemogram verileri ile ayrılabileceği doğrulanmıştır. Hasta verilerinin geriye dönük toplanmasından kaynaklı olarak inmemiş testis olgularına eşlik edebilen inguinal herni ya da hidrosel olgularının ayrımının yapılamaması, hemogram verilerini oluşturan hücrelerin yaşam sürelerinin günler ile sınırlı olmasından kaynaklı olarak çalışmada kullanılan yaş parametresinin gün olarak değil de yıl olarak hesaplanması gibi durumların giderilmesi halinde daha optimize sonuçlar elde edileceği düşünülmektedir.

Abstract:
In the period close to birth or following birth, the testicles must settle in the scrotum. Failure of the testicles to descend into the scrotum due to some problems such as insufficient secretion of some hormones and factors causes undescended testicle disorder, and incomplete closure or delayed closure of the membrane separating the inguinal canal from the abdominal cavity causes inguinal hernia or hydrocele. The aim of this study is to predict whether the applicant has undescended testicles, inguinal hernia and hydrocele diseases using machine learning algorithms, based on the relationship between complete blood count (hemogram), age and gender data taken from pediatric patients admitted to the hospital. In the study carried out, first of all; The data of people who applied to Tekirdağ Namık Kemal University Hospital Pediatric Surgery Clinic between 2014-2023 and Bahçelievler State Hospital Pediatric Surgery Clinic between 2014-2016 were collected retrospectively. After cleaning, combining and transforming this data; Randomly divided %75 parts of 4164 healthy, 555 undescended testicles, 668 inguinal hernia, 291 hydrocele data groups were trained by machine learning algorithm models with 5-fold cross validation, and the trained models were tested with the remaining %25 part. Considering that the failure to obtain the targeted results as a result of the tests was due to the unbalanced distribution of the data set, the SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) algorithm was applied to the data. After applying the SMOTE algorithm; %70 of the 4164 healthy, undescended testicles, inguinal hernia and hydrocele data groups were randomly allocated again and were trained by machine learning algorithms, and the trained models were tested with the remaining %30. As a result of the tests, it was confirmed that undescended testicle, inguinal hernia and hydrocele cases, which are the most common inguinal canal pathologies in the society, can be distinguished with hemogram data. It would be more optimized if situations such as the inability to distinguish inguinal hernia or hydrocele cases that may accompany undescended testicle cases due to retrospective collection of patient data, and the calculation of the age parameter used in the study in years rather than days due to the life span of the cells that form the hemogram data being limited to days, are eliminated. It is thought that results will be achieved.