Fibrotik akciğer hastalıklarında olağan interstisyel pnömoni paterninin tanısı ve takibinde derin öğrenme algoritmalarının kullanımı
Utilization of deep learning algorithms in the diagnosis and monitoring of usual interstitial pneumonia pattern in fibrotic lung diseases
Yazar: GÜLFEM ERDOĞDU
Danışman: PROF. DR. ZÜLEYHA BİNGÖL
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Göğüs Hastalıkları = Chest Diseases

Özet:
Fibrotik Akciğer Hastalıklarında Olağan İnterstisyel Pnömoni Paterninin Tanısı ve
Takibinde Derin Öğrenme Algoritmalarının Kullanımı
Giriş: İdiyopatik interstisyel pnömoniler (İİP), diffüz parankimal akciğer hastalıkları
(DPAH)'nın bir alt grubu olup; etiyolojisi bilinmeyen, inflamasyonla birlikte ilerleyici
interstisyel fibrozis ile karakterize, heterojen bir grup hastalıktır. İİP'ler içinde; olağan
interstisyel pnömoni (UIP) paterni ile karşımıza çıkan idiyopatik pulmoner fibrozis (İPF) kötü
prognozu, ilerleyici karakteri, mortalite ve morbiditesi ile en önemli alt grubu oluşturur. Bu alt
sınıfların ayırıcı tanısı günümüzde büyük ölçüde subjektif verilere dayalı olarak yapılmaktadır.
Bu nedenle UIP ve İPF tanısını koymak multidisipliner bir yaklaşım gerektirmektedir. Hastalık
progresyon takibinde nicel verilerin olmayışı tedavi kararını da etkilemektedir. Tanı ve tedavi
gecikmesi hastalık morbidite ve mortalitesi üzerinde olumsuz etkilere sahiptir. Tıbbi yayınlarda
derin öğrenme algoritmalarının tanıda kullanımı yeni bir antite olup son yıllarda kullanım
sıklığı artmaktadır. Pulmoner fibroziste UIP paterni tayininde ve prognozun kantitatif
belirleyicisi olarak derin öğrenme algoritmalarının kullanımı yaşam süresi ve kalitesi artışına
katkı sağlayacaktır.
Amaçlar: Pulmoner fibroziste UIP paterni tanısında klinik ve radyolojik tanının standardize
hale getirilmesi, klinisyenler arasında tanısal açıdan görüş farklılıklarının en aza indirilmesi,
doğru tanı oranının arttırılması ve tanı süresinin kısaltılması ve hastalığın radyolojik paterninin
kantitatif tayini konusunda nicel veriler elde edilmesi amaçlanmaktadır.
Materyal ve Metot: Kliniğimizde Ocak 2010-Ocak 2023 arasında interstisyel akciğer hastalığı
tanısıyla takip edilen 117 hasta çalışmaya dahil edildi. Hastaların demografik verileri,
fonksiyonel değerlendirmeleri ve yüksek çözünürlüklü toraks bilgisayarlı tomografi
(YÇBT)'leri kaydedildi. Veri tabanı 239 adet, toplamda 73.522 kesitten oluşan
anonimleştirilmiş diffüz fibrotik akciğer hastalığı bulgularını ve alternatif tanıları içeren YÇBT
verisinden oluşturuldu. Hastaların klinik özellikleri, maruziyet öyküleri ve klinik bulguları göz
önünde bulundurularak iki farklı deneyimli toraks radyoloğu tarafından ve multidisipliner İAH
konseyinde değerlendirildi. YÇBT bulguları tipik, olası, belirsiz UIP ve alternatif tanı olacak
şekilde 4 gruba ayrıldı. YÇBT görüntüleri ile derin öğrenme-evrişimli sinir ağı modeli
geliştirildi. Bu modelin hasta gruplarını ayırmadaki doğruluğu hesaplandı.
Bulgular: Model eğitim seti için %99 başarı, doğrulama seti için %85 başarı oranına
ulaşılmıştır. Model 5976 alternatif tanı görüntüsünden 4473 tanesini (%74.8); 2064 olası UIP
görüntüsünden 2002 tanesini (%96.9) ve son olarak 6005 tipik UIP görüntüsünden 5089
tanesini (%84.7) doğru tahmin ederek %82 doğruluk ile tahmin başarısı elde etmiştir. Burada
belirsiz UIP tanı sınıfı yeterli hasta sayısına ulaşılamaması nedeniyle test setine dahil
edilmemiştir. Modelin sırasıyla tipik UIP, olası UIP ve alternatif tanı için pozitif prediktif değeri
%99, %48 ve %94 ve negatif prediktif değeri ise %85, %97 ve %75 olarak hesaplanmıştır.
Sonuçlar: Fibrotik akciğer hastalıklarında UIP paterninin erken tanısı sağlanarak görüş
ayrılıkları en aza indirilecektir. Prognozun kantitatif belirleyicisi olarak derin öğrenme
algoritmalarının kullanımı sağkalımda artışa katkı sağlayacaktır.
Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, olağan interstisyel pnömoni, idiyopatik pulmoner
fibrozis, usual interstitial pneumonia, UIP

Abstract:
İNGİLİZCE ÖZET
Utilization of Deep Learning Algorithms in the Diagnosis and Monitoring of Usual
Interstitial Pneumonia Pattern in Fibrotic Lung Diseases
Introduction: Idiopathic interstitial pneumonias (IIP's) represent a subgroup of diffuse
parenchymal lung diseases characterized by unknown etiology, progressive interstitial fibrosis
along with inflammation, and heterogeneity. Among IIP's, idiopathic pulmonary fibrosis (İPF)
with the usual interstitial pneumonia (UIP) pattern constitutes the most important subgroup due
to its poor prognosis, progressive nature, high mortality and morbidity rates. The differential
diagnosis of these subgroups is currently largely based on subjective data. Therefore, the
diagnosis of UIP and İPF requires a multidisciplinary approach. The absence of quantitative
data in monitoring disease progression also affects treatment decisions. Delay in diagnosis and
treatment has negative impacts on disease morbidity and mortality. The use of deep learning
algorithms in diagnosis is a novel approach in medical literature and its utilization has been
increasing in recent years. The application of deep learning algorithms for determining the UIP
pattern in pulmonary fibrosis and as a quantitative predictor of prognosis will contribute to
increased lifespan and improved quality of life.
Objectives: The objectives of this study are to standardize clinical and radiological diagnosis
of the UIP pattern in pulmonary fibrosis, minimize diagnostic differences between clinicians,
to increase the accuracy of diagnosis, reduce the time required for diagnosis, and obtain
quantitative data for assessing disease progression.
Materials and Methods: Between January 2010 and January 2023, 117 patients with
interstitial lung disease were included in the study. Demographic data, functional evaluations
and high-resolution thorax computed tomography (HRCT) scans were recorded. A database of
239 anonymised HRCT data consisting of a total of 73,522 slices, including findings of diffuse
fibrotic lung disease and alternative diagnoses, was created. Patients were evaluated by two
different experienced thoracic radiologists and a multidisciplinary ILD council, taking into
account their clinical features, exposure history and rheumatological history. HRCT findings
were categorized into 4 groups as typical, probable, uncertain UIP and alternative diagnosis. A
deep learning-convolutional neural network model was developed with the help of the CT
images. The accuracy of this model in discriminating patient groups was calculated.
3
Results: The model achieved 99% success rate for the training set and 85% success rate for the
validation set. The model correctly predicted 4473 out of 5976 alternative diagnosis images
(74.8%), 2002 out of 2064 possible UIP images (96.9%) and finally 5089 out of 6005 typical
UIP images (84.7%) with 82% accuracy. Here, the uncertain UIP diagnosis class was not
included in the test set due to insufficient number of patients. The positive predictive values of
the model for typical UIP, probable UIP and alternative diagnosis were 99%, 48% and 94%,
and the negative predictive values were 85%, 97% and 75%, respectively.
Conclusions: Early diagnosis of the UIP pattern in fibrotic lung diseases will minimize
differences in opinions among experts. The utilization of deep learning algorithms as a
quantitative prognostic indicator will contribute to increased survival.
Keywords: Deep learning, usual interstitial pneumonia, idiopathic pulmonary fibrosis, UIP