Kemiğin mekanik özelliklerini tahmin etmek için raman spektrum örneklem büyüklüğünün optimizasyonu
Optimization of raman spectrum sample size to predict mechanical properties of bone
Yazar: SAFA ÜNAL
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA ÜNAL ; DOÇ. DR. MURAT MAYDA
Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Kemik dokusu = Bone tissue ; Kemikler = Bones ; Kırılma mekaniği = Fracture mechanics ; Mekanik özellikler = Mechanical properties ; Monte Carlo benzetimi = Monte Carlo simulation ; Raman spektroskopisi = Raman spectroscopy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Dünyadaki en önemli sağlık sorunlarından biri yaşa ve hastalığa bağlı kemik kırılmalarıdır. Bu kapsamda kemik kırıkları ile ilgili, kırığa neden olan nedenleri ve kemik kırığının nasıl önleneceğini araştıran çalışmalar da dahil olmak üzere birçok çalışma yapılmıştır. Tüm bu çalışmalar, kemik kırıklarıyla başa çıkmanın en iyi stratejilerinden birinin, kırık oluşmadan önce kemik kırıklarını önlemek olduğunu göstermiştir. Bu bakımdan, kemiğin çatlak ilerlemesine direnme yeteneğini ölçen kırılma tokluğu özelliklerinin belirlenmesi kritik öneme sahiptir. Kemiğin kırılma tokluğu özellikleri tahmin edilebilirse, kemik kırılma riski de daha kesin olarak belirlenebilir ve ardından kırılma önlenebilir. Ancak kırılma tokluğu özelliklerini ölçme yöntemi, hastalardan büyük bir kemik parçası alınmasını gerektiren in vitro tahribatlı mekanik testleri içerdiğinden klinik olarak kullanılma potansiyeline sahip değildir. Yakın zamanlarda, J-int ve KIC gibi kırılma tokluğu parametrelerinin Raman spektroskopisinden elde edilen kemik bileşimi özellikleriyle (yani, ν1PO4/Amide I ve I1670/I1640) tahmin edilebileceği bildirilmiştir. Bununla birlikte, kemik matrisi kalitesini ve miktarını karakterize etmek için gerekli Raman spektrumlarının sayısı oldukça fazladır ve gerçek klinik ortamlarda toplanması uygun olmayabilir. Bu tezde, kemik kırılma tokluğu özelliklerindeki değişiklikleri daha iyi açıklayan Raman kemik kalitesi ölçüm parametrelerini hesaplamak için gereken Raman spektrum sayısını azaltmak için Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Monte Carlo Simülasyonu (MCS) kombinasyonunu içeren bir yöntem geliştirdik. Sonuç olarak, bu tez çalışmasında ortalama 32 farklı noktadan deneysel olarak toplanan Raman spektrum verilerinin YSA güdümlü MCS ile optimize edilmesiyle kemik karakterizasyonu için gerekli olan minimum Raman spektrum örneklem büyüklüğünün 7'ye düşürülebileceği gösterilmiştir. Böylece YSA ve MCS kombinasyonunun bu amaçla kullanılabileceği ve bunun sonucunda deneysel yöntem için hem maliyet hem de zaman kaybına neden olan çok sayıda veri toplama işleminin optimize edilmesinin mümkün olduğu gösterilmiştir.

Abstract:
One of the most important health problems in the world is age and disease-related bone fractures. In this context, many studies have been carried out on bone fractures, including the studies understanding the reasons leading to a fracture and also the way how to prevent bone fracture. All such studies implied that one of the best strategies to deal with bone fractures is to prevent bone fractures before the fracture occurs. Thus, determining the fracture toughness properties, which measure the bone's ability to resist crack propagation, is critical. If the fracture toughness properties of the bone can be predicted, the bone fracture risk can be also determined precisely, and then the fracture could be prevented. However, the test method to calculate fracture toughness properties does not have the potential to be used clinically since it involves in vitro destructive mechanical testing requiring a big piece of bone samples must be extracted from the patients. Recently, it has been reported that the fracture toughness parameters such as J-int and KIC can be estimated by the bone composition properties obtained by Raman spectroscopy (namely, ν1PO4/Amide I and I1670/I1640). However, the number of Raman spectra to characterize bone matrix quality and quantity is large and may not be feasible to collect in the clinical settings. In this thesis, a method involving the combination of Artificial Neural Networks (ANN) and Monte Carlo Simulation (MCS) was developed to reduce the number of Raman spectra required to calculate Raman bone quality measurement parameters (namely, ν1PO4/Amide I and I1670/I1640) that explain the variances in bone fracture toughness properties best. As a result, it was shown that the number of minumum Raman spectrum data required for bone characterization could be reduced to 7 by optimizing the experimentally collected Raman spectrum data from an average of 32 different points with ANN-guided MCS. Thus, it was shown that the combination of ANN and MCS can be used for this purpose, and as a result, it is possible to optimize a large number of data collection processes that cause both cost and time loss for the experimental method.