Acil ekokardiyografi ile ölçülen aort çıkımı çaplarınınbilgisayarlı tomografi ile tanısal doğruluk açısından karşılaştırılması ve makine öğrenmesi kullanılarak algoritma oluşturulması
Comparison of measurement of aortic diameters by pointof-care ultrasonography with computerized tomography in terms ofdiagnostic accuracy and creating an algorithm using machinelearning
Yazar: ÖMER ERDEM ŞEVİK
Danışman: PROF. DR. NURDAN ACAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Acil Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Acil Tıp = Emergency Medicine

Özet:
Aortik hastalıklar (AH), 48 saat boyunca her
saat başına %1-2 artan bir ölüm riski ile kritik acil durumlardır. AH için yaygın
bir tanı aracı kontrastlı bilgisayarlı tomografi (BT) iken, ultrasonografi giderek
popülerlik kazanmaktadır. Makine öğrenmesi (MÖ), bilgisayarların verilerdeki
modelleri tanıyarak karar verme için kullanmasına yardımcı olur. Amacımız,
BT ve bakım noktasında ultrasonda (POCUS) aortik ölçümlerin tanısal
doğruluk açısından karşılaştırılmasıydı. Tek merkezli çalışmamız, acil serviste
aortik BT çekilmiş yetişkinleri içeriyordu. Diyastol sonunda parasternal uzun
aks penceresinde POCUS ile aort çıkımı ölçüldü. BT ölçümleri Radyoloji
hekimi tarafından ana pulmoner arter seviyesinden yapıldı. MÖ algoritmaları
PIPNeT ve ResNet-101 ile eğitildi. 125 hasta (%35,2 kadın, ortanca yaş: 67)
olan çalışmamızda, POCUS ve BT ölçümlerini Bland-Altman grafikleri ve
Passing ve Bablok regresyonu kullanarak karşılaştırdık. POCUS için
anevrizma varlığı için Cohen kappa katsayısı (κ) 0.177, MÖ için κ=0.089 idi.
MÖ performans analizinde, normalleştirilmiş ortalama hata %20,9, başarısızlık
oranı %64,8 ve ROC eğrisinde eğri altındaki alan %10,6 idi. Acil servis
hekimleri tarafından yapılan POCUS, anevrizma ve ölçümleri değerlendirmede
MÖ'den daha başarılıydı. Ancak BT ile orta derecede bir korelasyon, eğitim
programlarında POCUS'a daha çok yer verilmesi gerekliliğine işaret
etmektedir. Çalışmamızda MÖ aort çıkımının görüntüye girdiği kare ile eğitildi
ve testleri bunun üzerinde yapıldı. POCUS'taki dinamik görüntü ve probla
görüntünün optimal elde edilmesi gerekliliği de düşünüldüğünde bu aşamada
MÖ, Acil Tıp hekimi için bilgisayar destekli tanı aracı olarak kullanılabilir.

Abstract:
Aortic diseases
(AD) are critical emergencies, with a mortality risk increasing by 1-2% every
hour for 48 hours. While contrast-enhanced computed tomography (CT) is a
common diagnostic tool for AD, ultrasound is gaining popularity. Machine
learning (ML) helps computers recognize patterns in data for decision-making.
We aimed to assess diagnostic accuracy by comparing aortic measurements
in chest CT and point-of-care ultrasound (POCUS) images. Our single-center
study included adults undergoing aortic CT in the emergency department.
Emergency medicine residents measured aortic dimensions with POCUS in
the parasternal long-axis window during end-diastole. CT measurements were
made from the main pulmonary artery level. ML algorithms were trained with
PIPNeT and ResNet-101. In our study of 125 patients (35.2% female, median
age 67), we compared POCUS and CT measurements using Bland-Altman
plots and Passing and Bablok regression. For POCUS, Cohen's kappa
coefficient (κ) for aneurysm presence was 0.177. For ML, the κ was 0.089. In
ML performance analysis, the normalized mean error was 20.9%, failure rate
64.8%, and ROC AUC 10.6%. POCUS by emergency residents outperformed
ML in assessing aneurysms and metric measurements. However, a moderate
correlation with CT for ML suggests the need for enhanced POCUS training.
ML was trained and tested with aortic root's still images in our study. ML at this
point could aid emergency physicians as a computer aided diagnostic tool
given dynamic images and optimal visualization requirements.