Obstrüktif uyku apnesi sendromlu erişkin hastalarda yapay zeka kullanılarak hava yolu hacminin, hyoid kemik morfolojisinin ve kraniyofasiyal ilişkilerin değerlendirilmesi
Evaluation of airway volume, hyoid bone morphology and craniofacial relationships using artificial intelligence in adult patients with obstructive sleep apnea syndrome
Yazar: ZEYNEP GÜRPINAR GİZLİ
Danışman: PROF. DR. TÜLİN UFUK TOYGAR MEMİKOĞLU
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Ortodonti Ana Bilim Dalı / Ortodonti Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Diş Hekimliği = Dentistry
Dizin: Ortodonti = Orthodontics ; Uyku apne sendromları = Sleep apnea syndromes ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu araştırmanın amacı obstrüktif uyku apnesi tanısı konmuş erişkin hastalarda konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak baş-boyun bölgesindeki predispozan faktörlerin saptanması, yapay zeka tabanlı yazılımlar kullanılarak bireylerdeki hava yolu hacmi, hyoid kemik morfolojisi ve kraniyofasiyal ilişkilerin tespit edilmesi ve bunun sonucunda obstrüktif uyku apnesi tahmininin yapılabilmesi, tedavi protokülüne ve bilime katkıda bulunulmasıdır. Araştırma grubuna, obstrüktif uyku apnesi sendromu tanısı almış 78 erişkin bireyin konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntüleri dahil edilmiştir. Kontrol grubuna ise obstrüktif uyku apnesi tanısı almamış 65 sağlıklı erişkin bireyin konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntüleri dahil edilmiştir. Araştırmada kullanılan konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntüleri üzerinde yapılan kraniyofasiyal ölçümler, hyoid kemik ölçümleri, yumuşak doku ölçümleri ile hava yolu alan ve uzunluk ölçümleri Anatomage InVivoDental yazılımı kullanılarak üç boyutlu ve otomatik olarak elde edilmiştir. Yapılan hava yolu hacim ölçümleri ise daha önce kullanılmış ve test edilmiş yapay zeka algoritmaları kullanılarak elde edilmiştir. Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde oluşturulan ölçümlerdeki tekrarlama hassasiyetinin belirlenmesi amacıyla her ölçüm için korelasyon katsayısı hesaplanmıştır. Parametrelere ait tanımlayıcı istatistiklerin ortalama değerleri ve standart hataları hesaplanmıştır. Araştırma ve kontrol gruplarına ait parametreler t-testi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Parametreler arası ilişkileri ortaya koymak için korelasyon analizinden faydalanılmıştır. Araştırma grubunda kontrol grubuna göre kraniyofasiyal ölçümlerde yalnızca mandibular ramus uzunluğunda (Co-Go) istatistiksel olarak anlamlı bir artış görülürken (p˂0,05), yumuşak doku ölçümlerinin tamamı istatistiksel olarak anlamlı olacak düzeyde artış göstermiştir (p˂0,001). Hyoid kemik araştırma grubunda kontrol grubuna göre daha inferior ve posteriorda yerleşim göstermiştir. Glossofarinks alanı, orofarinks alanı, toplam hava yolu alanı ve hava yolu hacmi araştırma grubunda kontrol grubuna göre istatistiksel olarak anlamlı olacak şekilde daha düşük bulunmuştur. Bu araştırmadaki sonuçlar değerlendirildiğinde, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak yapay zeka algoritmaları ile oluşturulan hava yolu segmentasyonlarıyla eş zamanlı kraniyofasiyal yapılar, yumuşak dokular ve hyoid kemiğe ait parametreler birlikte incelendiğinde uyku apnesi tahmininin yapılabileceği sonucuna varılabilir.

Abstract:
The aim of this study is to detect predisposing factors in the head and neck region using cone beam computed tomography images in adult patients diagnosed with obstructive sleep apnea, to detect airway volume, hyoid bone morphology and craniofacial relations in individuals using artificial intelligence-based software, and to predict obstructive sleep apnea as a result. is to contribute to the treatment protocol and science. Cone beam computed tomography images of 78 adult individuals diagnosed with obstructive sleep apnea syndrome were included in the research group. Cone beam computed tomography images of 65 healthy adult individuals who were not diagnosed with obstructive sleep apnea were included in the control group. Craniofacial measurements, hyoid bone measurements, soft tissue measurements, and airway area and length measurements made on the cone beam computed tomography images used in the research were obtained three-dimensionally and automatically using Anatomage InVivoDental software. Airway volume measurements were obtained using previously used and tested artificial intelligence algorithms. In order to determine the repeat accuracy in measurements created on cone beam computed tomography images, the correlation coefficient was calculated for each measurement. Mean values and standard errors of descriptive statistics of the parameters were calculated. Parameters of the research and control groups were compared using t-test. Correlation analysis was used to reveal the relationships between parameters. While a statistically significant increase was observed in craniofacial measurements only in mandibular ramus length (Co-Go) in the research group compared to the control group (p˂0.05), all soft tissue measurements increased at a statistically significant level (p˂0.001). The hyoid bone was located more inferiorly and posteriorly in the research group than in the control group. Glossopharynx area, oropharynx area, total airway area and airway volume were found to be statistically significantly lower in the research group than in the control group. When the results of this research are evaluated, it can be concluded that sleep apnea can be predicted when the parameters of craniofacial structures, soft tissues and hyoid bone are examined simultaneously with airway segmentations created by artificial intelligence algorithms using cone beam computed tomography images.