Akut kolesistit tanılı hastada termal kamera ölçümlerinin analizi
Analysis of thermal camera measurements in patient with acute cholecystitis
Yazar: İSMAİL HAKKI SÜRER
Danışman: PROF. DR. FAHRETTİN YILDIZ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER AYTEKİN
Gaziantep Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2020
Konu: Genel Cerrahi = General Surgery
Dizin: Ağrı = Pain ; Karın ağrısı = Abdominal pain ; Kolesistit = Cholecystitis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Termal kamera = Thermal camera ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu çalışmanın amacı karın ağrısı ile hastanemize başvuran ve Akut Kolesistit (AK)  tanısı alan hastaların infrared (IR) (termal kamera) görüntülerinin analizi ve tanıda kullanılabilirliğini değerlendirmektir. Çalışmaya hastanemize karın ağrısı ile başvuran, AK tanısı konulan hastalar ile sağlıklı gönüllüler dahil edildi. Hasta grupta hastaneye yattıktan sonra karın dört kadranı içine alacak şekilde termal görüntüler alındı. Gönüllüler için de aynı işlemler tekrarlandı. İstatistiksel analiz sonucunda hasta ve kontrol grubunda sağ üst kadran sıcaklığı arasında anlamlı bir fark bulundu (p<0.001). Hasta ve kontrol grubundan 40'ar kişinin tüm termal analiz verileri ile önce topluluk sınıflandırıcı  vektörüyle makine öğrenmesi modeli oluşturuldu. Sonra daha önce makinenin görmediği 10 hasta ve 10 kontrole ait görüntüleri yükleyip hasta ve sağlıklı olanları ayırt etmesini inceledik ve doğruluk, duyarlıklık ve özgüllük oranlarını bulduk. Daha sonra istatistiksel olarak anlamlı parametreler ile aynı uygulamayı doğrusal ayırt edici vektörüyle yapıp sonuçları tekrar inceledik. Sağ ve sol üst kadran sıcaklığı termal kamera analizi verilerinin hasta ve kontrol grubunda istatistiksel olarak karşılaştırıldığında anlamlı bulundu (p<0,001). Yapay zeka ile makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak , yapay zekanın hasta ve kontrol grubunu ayırması yönünden %95 doğruluk, %100 duyarlılık ve %90 özgüllüğü olduğunu bulduk. AK tanılı hastalarda termal kamera görüntülerinin analiz edilip yapay zeka ve makine öğrenmesi ile hasta ve normal kişilerin yüksek bir başarı ile ayırt edildiği çalışmamızın AK tanısında yardımcı yöntemlerden birisi olabileceği ve daha geniş katılımlı çalışmalarla bu yöntemin geliştirilmesinin mümkün olabileceği sonucuna varıldı.

Abstract:
The aim of this study is to analyze the infrared (IR) (thermal camera) images of patients admitted to our hospital with abdominal pain and diagnosed with acute cholecystitis and to evaluate their availability in diagnosis. Patients admitted to our hospital with abdominal pain, diagnosed with acute cholecystitis and healthy volunteers were included in the study. In the patient group, after hospitalization, thermal images including four quadrants of the abdomen were taken. The same procedures were repeated for the volunteers. As a result of statistical analysis, a significant difference was found between right upper quadrant temperature in the patient and control groups (p <0.001). First, a machine learning model was created with the community classifier vector with all thermal analysis data of 40 people both from the patient and control groups. Then, we uploaded images of 10 patients and 10 controls that the machine hadn't seen before, and examined how it distinguish patients and healthy ones, and found the accuracy, sensitivity and specificity rates. Then we made the same application with statistically significant parameters with a linear distinguishing vector and examined the results again. When the thermal camera analysis data of the right and left upper quadrant temperatures were compared statistically, it was found to be statistically significant in the patient and control groups (p <0.001). By using machine learning method with artificial intelligence, we found that artificial intelligence has 95% accuracy, 100% sensitivity and 90% specificity in terms of separating the patient and control group. It was concluded that our study, in which thermal camera images were analyzed in patients diagnosed with acute cholecystitis patients and normal people with high success by artificial intelligence and machine learning, could be one of the auxiliary methods in the diagnosis of Acute Cholecystitis, and it was concluded that this method could be developed with studies with broader participation.