Non alkolik steatohepatit (NASH) hastalarında anlamlı-ileri fibrozis verileri için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
The graduate school of  natural and applied science of selçuk university the degree of  master of science in  biomedical  engineering
Yazar: KEMAL TOLGA ÇETİN
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Non alkolik steatohepatit (NASH), dünyada en sık görülen kronik karaciğer hastalık olan non alkolik yağlı karaciğer (NAYKH) hastalığının progresif ve genellikle daha şiddetli bir formudur. Sinsi bir hastalık olan NASH hastalığında karaciğer fibrozisin (hasarın) evresinin hangi aşamada olduğunun tespiti; hastalığın siroz veya karaciğer kanserine ilerlemesinin önüne geçilebilmesinde önemli bir faktördür. Karaciğer fibrozisin tespit edilmesinde altın standart karaciğer biyopsisi olup invaziv bir yöntemdir. Fakat biyopsinin tekrarlanabilmesi ve karaciğerin belli bir alanını temsil etmesinden dolayı örneklemde hatalar kaçınılmazdır. Buna karşın günümüzde karaciğer fibrozisin değerlendirilmesinde tekrarlanabilir, doğruluğu güvenilir ve invaziv olmayan yöntemlere ihtiyaç duyulmuştur. Non-invaziv tekniklerden biri olan titreşim kontrollü geçici elastografi (VCTE-Fibroscan) önemli bir ultrason tabanlı yöntem olup günümüzde uluslararası alanda en yaygın kullanılan tekniktir.
Bu tez çalışmasında karaciğer biyopsi sonuçlarının olduğu non alkolik steatohepatit (NASH) hastalarının retrospektif olarak fibroscan, demografik, klinik ve laboratuvar verileri incelenerek eksik verilerin dışlanmasından sonra farklı makine öğrenmesi yöntemleri ile tasarlanan dört farklı model üzerinde karaciğerin anlamlı (significant) fibrosiz (> F2) ve ileri (advance) fibrosiz (> F3) evresi sınıflandırılmıştır. Fibrozis evresinin tahmin edilebilmesi amacıyla 132 adet gerçek Türk hasta verisi kullanılarak C5.0, CRT (Classification and Regression Trees), Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları ve kNN (k-En Yakın Komşu) olmak üzere toplam 7 farklı sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. Tez çalışmasında farklı modellere ait makine öğrenmesi yöntemlerinin duyarlılık, kesinlik ve doğruluk ölçütleri kullanılarak sınıflandırma performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak %75 eğitim, %25 test verisi kullanılan grupta kesinlik parametresi dikkate alındığında; anlamlı fibrosiz (> F2) sınıflamasında model-1 için %90.4, model-2 için %76.19, ileri fibrosiz (> F3) tespitinde model-4 için %66.6 değeri ile C5.0 yöntemi en iyi performansı göstermiştir. Model-3 için ise %66.66 kesinlik değeri ile DVM sınıflandırma yönteminin diğerlerine göre daha iyi performans gösterdiği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Non-alcoholic steatohepatitis (NASH) is a progressive and usually more severe form of non-alcoholic fatty liver (NAFLD), the most common chronic liver disease in the world. Determination of the stage of liver fibrosis (damage) in NASH disease, which is an insidious disease; It is an important factor in preventing the progression of the disease to cirrhosis or liver cancer. The gold standard for detecting liver fibrosis is liver biopsy, which is an invasive method. However, since the biopsy can be repeated and represents a specific area of the liver, errors in sampling are inevitable. However, there is a need for reproducible, reliable and non-invasive methods in the evaluation of liver fibrosis. 
Vibration-controlled temporary elastography (VCTE-Fibroscan), one of the non-invasive techniques, is an important ultrasound-based method and is the most widely used technique in the international arena today.
In this thesis study, fibroscan, demographic, clinical and laboratory data of non-alcoholic steatohepatitis (NASH) patients with liver biopsy results were examined retrospectively, and after missing data was excluded, significant (> F2) and significant fibrosis (> F2) of the liver was observed on four different models designed with different machine learning methods. advanced (advance) fibrosis (> F3) stage is classified. In order to predict the fibrosis stage, using 132 real Turkish patient data, a total of 7, including C5.0, CRT (Classification and Regression Trees), Random Forest, Logistic Regression, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks and kNN (k-Nearest Neighbor) different classification methods were used. In the thesis study, the classification performance results of the machine learning methods of different models were compared by using the sensitivity, precision and accuracy criteria. As a result, considering the precision parameter in the group using 75% training and 25% test data; In the classification of significant fibrosis (> F2), the C5.0 method showed the best performance with 90.4% for model-1, 76.19% for model-2, and 66.6% for model-4 in the detection of advanced fibrosis (> F3). For Model-3, it was concluded that the SVM classification method outperformed the others with a precision of 66.66%.