Direkt radyografilerden calcaneus hacminin basit bir sezgisel yaklaşımla tahmin edilmesi için morfometrisinin makine öğrenmesi kullanarak analizi
Analysis of calcaneus morphometry using machine learning to estimate calcaneus volume from plain radiographs with a simple heuristic approach
Yazar: ALİ UTKAN
Danışman: PROF. DR. AYSUN UZ
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Anatomi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Anatomi = Anatomy

Özet:
Düzensiz bir şekle sahip olan calcaneus'un morfolojik ve morfometrik analizi üzerine birçok çalışma yapılmış olmasına rağmen, calcaneus hacminin hesaplanmasındaki zorluklar nedeniyle hacmi ile ilgili sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada amaç iki yönlü direkt radyografiler üstünde yapılacak ölçümleri kullanarak, basit matematiksel işlemlerle, calcaneus'un yaklaşık hacmini verebilecek bir formül bulmaktır. Çalışmada Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Anatomi Anabilim dalı laboratuvarlarında bulunan ve bütünlüğü bozulmamış 216 kuru calcaneus kullanıldı. Kemikler numaralandırıldıktan sonra hacimleri Arşimet'in suyla yer değiştirme yöntemi kullanılarak ölçüldü. Suyun kemiklere nüfuz etmesini önlemek için parti balonu ile kaplama tekniği olarak adlandırdığımız yeni bir yöntem kullanıldı. Gruplar halinde röntgen kasetleri üzerine, önce lateral yüzleri üzerine daha sonra plantar yüzler üzerine yerleştirilen calcaneus'ların röntgenleri çekildikten sonra görüntüleri dijital ortama aktarıldı. Lateral radyografilerde; maksimum anteroposterior uzunluk (maks AP l), maksimum gövde uzunluğu (maks gövde l), gövde yüksekliği (gövde h), minimum gövde yüksekliği (min gövde h), facies articularis cuboidea yüksekliği (f articularis cuboidea h), Böhler açısı, Gissane açısı; aksiyel radyografilerde; maksimum posterior transvers genişlik (maks post w) ve minimum posterior transvers genişlik (min post w) ölçüldü. İstatistiksel analizler önce IBM® SPSS® sürüm 24.0 (IBM Corp, ABD, 2017) yazılımı kullanılarak yapıldı. Bulunan değerler normal dağılıma uymadığı için non parametrik testler kullanıldı. Daha sonra makine öğrenmesinden yararlanıldı. Ölçülen değişkenlerin birbirleri arasındaki ilişkileri bulmak ve değişkenlerin belli bir kısmı kullanılarak hacim verisini verecek bir formül bulmak için, veri bilimi alanında yoğun bir şekilde kullanılan ve ücretsiz olarak kullanılabilinen bir programlama dili olan, Python versiyon 3.12'nin pandas ve numpy kütüphaneleri kullanldı. Python'da temel analizler yapıldıktan sonra çoklu lineer regresyon modeli, polynomial regresyon modeli ve LightGBM-Karar Ağacı modelleri denenerek en uygun bulunan çoklu lineer regresyon modeli kullanıldı. Ölçülen değerlerin hiçbirinde veya hacim değerlerinde sağ ve sol taraflar arasında istatistiksel anlamlı bir fark bulunmadı. Hacim ortalaması 55,8 ml ve standart deviasyonu 11,7 olarak bulundu. Çoklu linear regresyon modelinde Spearman'ın Sıralama Korelasyon testinde anlamsız çıkan Böhler açısı ve Gissane açısı ile korelasyon katsayısı 0,39 çıkan facies articularis cuboidea h formülden çıkarıldı. Formül "Hacim (ml) = 0,96×maks AP l (mm) + 0,40×maks gövde l (mm)- 0,29×gövde h (mm) + 0,76×min gövde h (mm) + 0,14×maks post w (mm) + 0,48×min post w (mm) -7,49" olarak bulundu. Analiz sonuçları tahmin gücü daha yüksek bir formül elde edebilmek için daha fazla değişken kullanmak gerektiğini göstermekle beraber önerilen formül calcaneus'un kesin hacmini vermeyecek bile olsa calcaneus hacmiyle ilgili çalışmalarda bir indeks olarak kullanılabilmesinin mümkün olacağı kanaatindeyiz.

Abstract:
Although many studies have been conducted on the morphological and morphometric analysis of the calcaneus which has an irregular structure, there are limited studies on calcaneus volume due to the difficulties in calculating its volume. The aim of this study is to find a formula that can give the approximate volume of the calcaneus with simple mathematical operations using measurements made on two view plain radiographs. The study was carried out on 216 dry calcanei in the laboratory of the Department of Anatomy, Ankara University Faculty of Medicine. After the bones were numbered, their volumes were measured using Archimedes' water displacement method. A new method called the party balloon coating technique was used to prevent water from penetrating the dry bones. Calcanei were placed in groups on x-ray cassettes, first on their lateral faces, then on their plantar faces. After their x-rays were taken, the images were transferred to digital media. In lateral radiographs: maximum anteroposterior length (max AP l), maximum body length (max body l), body height (body h), minimum body height (min body h), facies articularis cuboidaea height (f articularis cuboidea h), Böhler angle, Gissane angle; in axial radiographs: maximum posterior transverse width (max post w) and minimum posterior transverse width (min post w) were measured. Statistical analyzes were performed using IBM® SPSS® version 24.0 (IBM Corp, ABD, 2017) software at first. Since the data did not follow a normal distribution, nonparametric tests were used. Then, machine learning was used. Pandas and numpy libraries of Python version 3.12 which is a freely available programming language that is widely used in the field of data science, were used to find the relationships between the measured variables and to find a formula that will estimate calcaneus volume. After performing basic analyzes in Python, the multiple linear regression model, polynomial regression model and LightGBM-Decision Tree models were tested and the multiple linear regression model was found to be most suitable. There was no statistically significant difference between the right and left sides in any of the measured values or volume values. The average volume was 55.8 ml and the standard deviation was 11.7. In the multiple linear regression model, Böhler angle and Gissane angle, which were found to be insignificant in Spearman's Rank Correlation test, and facies articularis cuboidea h, whose correlation coefficient was 0.39, were removed from the formula. The formula is "Volume (ml) = 0.96×max AP l (mm) + 0.40×max body l (mm)- 0.29×body h (mm) + 0.76×min body h (mm) + 0.14×max post w (mm) + 0.48×min post w (mm) -7.49". Although the analysis results show that more variables should be used to obtain a formula with higher predictive power and it does not give the exact calcaneus volume, we believe that it will be possible to use the proposed formula as an index in studies on calcaneus volume.