Koroidal vaskülarite indeksi ve koroid kalınlığının derin öğrenme tabanlıyöntemlerle SS-OCT ile ölçümü ve progresyon takibi
Deep learning model for identification and follow up of choroidal thickness and choroidal vascularity index progression by SS-OCT
Yazar: İMRAN ARKAN
Danışman: DOÇ. DR. AKIN ÇAKIR ; DR. GAMZE KARATAŞ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Prof. Dr. Cemil Taşcıoğlu Şehir Hastanesi / Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Göz Hastalıkları = Eye Diseases

Özet:
Amaç: Bu çalışmada Swept-Source Optik Kohorens Tomografi (SS-OKT)'den elde edilen görüntüler kullanılarak koroid kalınlığı ve koroidal vaskülarite indeksi (KVİ) hesaplanması için derin öğrenme (DÖ) ile uygun bir algoritma oluşturulması ve geliştirilen modelin etkinliğinin değerlendirilmesi hedeflenmektedir.
Gereç ve Yöntem: Çalışmaya 652 hastanın elde edilen 791 adet SS-OKT görüntüsü dahil edilmiştir. Görüntü seçimine 18 yaş ve üstü sağlıklı ve hasta bireyler dahil edilmiştir. 791 adey görüntü etiketlenerek oluşturulan veri setinin 474 (%59) tanesi model eğitimi için kullanılmış olup 237 (%29) görüntü doğrulama, 80 (%10)  görüntü ise test amacıyla kullanılmıştır. Koroidal bölgenin tespiti ile koroidal kalınlığın hesaplanması için evrişimsel sinir ağları (ESA) algoritması kullanılarak bir DÖ modeli oluşturuldu. Daha sonra threshold yöntemiyle KVİ hesaplandı. Temel olarak etiketli görüntüler modele tanıtılarak modelin kendini eğitmesi ve daha sonra test için ayrılan görüntülerle modelin test edilmesi sağlandı.
Bulgular: Model 80 adet görüntüyle test edildi. Modeli değerlendirmek için accuracy, Mean Absolute Error (MAE), Intersection over Union (IoU), Area Under Curve (AUC) metrikleri kullanıldı. Modelin koroidal bölge kalınlık hesaplanmasındaki accuracy değeri 0.96955 olarak bulunurken MEA 0.0286, IoU 0.9249, AUC 0.9941 olarak bulunmuştur. Koroidal kalınlık için iki deneyimli oftalmolog ve DÖ modeli arasında yapılan değerlendirmede ICC değerinin 0.987(0.979-0.993) olduğu görüldü. 
Sonuç: Elde dilen sonuçlar koroidal kalınlığın ve KVİ hesaplanmasının yapay zeka yardımıyla otomatize edilerek yüksek etkinlikte bulunabileceğini göstermiştir. 

Anahtar kelimeler: Yapay zeka, derin öğrenme, koroid kalınlığı, koroidal vaskülarite indeksi

Abstract:
Purpose: In this study, the data obtained from Swept-Source Optical Coherence tomography (SS-OCT) to calculate choroidal thickness and choroidal vascularity index (CVI) using images creating a suitable algorithm with deep learning (DL) and evaluating the effectiveness of the developed model aimed to be.
Materials and Methods: 791 SS-OCT images obtained from 652 patients were included in the study. OCT images of healthy people or patient with ocular disease aged 18 and over were included the study. Of the dataset created by labeling 791 images, 474 (59%) were used for model training, 237 (29%) images were used for validation and 80 (10%) images were used for testing model. An artificial intelligence model was created using the convolutional neural networks (CNN) algorithm to detect the choroidal region and calculate the choroidal thickness. Then, CVI was calculated with the threshold method. Labeled images were introduced to the model, allowing the model to train itself and then testing the model with the images reserved for testing.
Results: The model was tested with 80 images. Accuracy, Mean Absolute Error (MAE), Intersection over Union (IoU), and Area Under Curve (AUC) metrics were used to evaluate the model. While the accuracy value of the model in calculating the choroidal region thickness was found to be 0.96955, MEA was found to be 0.0286, IoU was 0.9249, and AUC was 0.9941. In the evaluation made between two experienced ophthalmologists and the model for choroidal thickness, the ICC value was found to be 0.987 (0.979-0.993).
Conclusion: The results obtained showed that the calculation of choroidal thickness and CVI can be automated with the help of artificial intelligence and be highly effective. 
Key Words: Artificial intelligence, Deep Learning, Choroidal thickness, Choroidal vascularity index