Proksimal junctional kifoz gelişim nedenlerinin makine öğrenmesi yöntemiyle tespiti
Determining reasons of proximal junctional kyphosis by using machine learning algorithms
Yazar: SALİH KAYA
Danışman: DOÇ. DR. SİNAN YILAR ; DR. KEMAL ZENCİRLİ
Atatürk Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2020
Konu: Ortopedi ve Travmatoloji = Orthopedics and Traumatology
Dizin: Kifoz = Kyphosis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Omurga = Spine ; Skolyoz = Scoliosis ; Spinal hastalıklar = Spinal diseases ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Proksimal Junctional Kifoz Gelişim Nedenlerinin Makine Öğrenmesi Yöntemiyle Tespiti
       Amaç: Omurga deformitesi nedeniyle operasyon yapılan hastaların ameliyat sonrası dönemde proksimal junctional kifoz (PJK) gelişimine etki eden parametreleri makine öğrenmesi (MÖ) yöntemleriyle tespit etmek.
       Gereç ve Yöntemler: 2015-2019 yılları arasında kliniğimizde omurga deformitesi nedeniyle posterior enstrümantasyon ve füzyon uygulanmış 167 hastanın kayıtları tarandı. Çalışma kriterlerine uyan 67 hasta incelendi. Hastaların; yaş, cinsiyet, kan grubu, vücut kitle endeksi, sigara kullanımı, aile öyküsü, ek hastalık durumu, aylık gelir miktarı, takip süresi, operasyon öncesi ve sonrası torakal kifoz (TK), lomber lordoz (LL), sagital vertikal aks (SVA) değerleri, füzyon seviyesi, alt ve üst enstrüman seviyeleri, rod kalınlığı, pelvik insidans (Pİ) değerleri, global sagital dizilim (GSD) değerleri, Ponte osteotomisi  ve posterior vertebral kolon rezeksiyonu (PVKR) yapılan hastalar kaydedildi. Operasyon öncesi, erken operasyon sonrası ve son takiplerdeki proksimal junctional açıları (PJA) ölçülerek PJK olanlar belirlendi. Daha sonra bu veriler değerlendirilerek MÖ yöntemleri olan naive bayes (NB), destek vektör makineleri (DVM), karar ağacı (KA) ve yapay sinir ağı (YSA) modelleriyle kifoz gelişimi için en ilişkili parametreler belirlendi. 
       Veri seti Weka 3.8.4 programıyla çalışıldı. MÖ algoritmalarını karşılaştırmak için, doğruluk, F-measure, ROC (Receiver Operating Characteristic) ve MAE (Mean Absolute Error) oranları değerlendirildi. MÖ yöntemlerinden doğruluğu en yüksek KA J48 modeli oldu.
       Sonuç: MÖ algoritmalarının PJK gelişimi üzerinde en çok ilişkili bulduğu parametre ameliyat sonrası erken dönemde ölçülen PJA oldu. PJK gelişimi üzerinde etkili diğer parametreler SVA farkı ve TK Cobb açı farkı oldu. PJK gelişimine ters yönde etki eden parametre, pelvik tilt (PT) idi.
        Erken takiplerde PJA göz önünde bulundurularak PJK gelişimi açısından bir fikir elde edilebilir. PJK gelişimini engellemek için aşırı düzeltmelerden kaçınılmalıdır. Antevert pelvislerin PJK için koruyucu olduğu bilinmelidir ve ameliyat öncesi planlamada spinopelvik parametrelere (SP) dikkat edilmelidir.
       Anahtar Kelimeler: Proksimal Junctional Kifoz, Skolyoz, Kifoz, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi

Abstract:
Determining Reasons of Proximal Junctional Kyphosis by Using Machine Learning Algorithms
       Aim: To determine the reasons of proximal junctional kyphosis (PJK) by using machine learning (ML) for operated kyphosis deformity patients.
       Material and Methods:  Between 2015 and 2019, we looked 167 patient records performed posterior instrumentation and fusion for spinal deformity in our center. 67 patients who met the study criteria were examined. Age, gender, blood group, body mass index, smoke, family history, comorbidity, monthly income, follow time, preoperative and postoperative thoracal kyphosis (TK), lumbar lordosis (LL), sagittal vertical axis (SVA) values, fusion levels, lower and upper instrumented levels, rod diameters, pelvic incidens (PI), global spinal alignment (GSA) values, patients who underwent Ponte osteotomy and posterior vertebral column resection (PVCR) were recorded. We recorded proximal junctional angles (PJA) for preoperative, early postoperative and last follows. After we determined PJK patients and found the most related parameters for PJK by using  naive bayes (NB), support vector machines (SVM), desicion trees (DT) and artificial neural networks (ANN) as machine learning algorihtms.
       We used Weka 3.8.4 program for our data set. We looked accuracy, F-measure, ROC (Receiver Operating Characteristic) and MAE (Mean Absolte Error) rates for compare ML algortihms. Among the ML methods, DT J48 model was the most accurate. 
       Conclusions: The most relevant parameter for the development of PJK by the ML algorithms was the PJA measured in the early postoperative period. Other parameters affecting the development of PJK were SVA difference and TK Cobb angle difference. The parameter that adversely affected the development of PJK was pelvic tilt.
       An idea can be obtained in terms of the development of PJK by considering PJA in early follow-up. Excessive corrections should be avoided to prevent the development of PJK. We think that the anteverted pelvis is protective for the PJK and attention should be paid to spinopelvic parameters in preoperative planning.
       Keywords: Proximal Junctional Kyphosis, Scoliosis, Kyphosis, Artificial Intelligence, Machine Learning