Beyaz nokta sendromlarında fundus otofloresans görüntülerinde derin öğrenme ile lezyon tespiti
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, İSTANBUL BEYOĞLU GÖZ SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ, CERRAHİ TIP BİLİMLERİ BÖLÜMÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ALİ SAFA BALCI
Danışman: Ayşe Çiğdem ALTAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Amaç: Beyaz nokta sendromu tanısı olan hastaların fundus otofloresans (FOF) görüntülerinde aktif lezyon tespit edebilen derin öğrenme temelli yapay zekâ modeli oluşturmak. Gereç ve yöntem: Beyaz nokta sendromu tanısı ile takip edilen 42 hastanın demografik verileri ve hastalara ait 451 FOF görüntüsü incelendi. Görüntü kalitesi kötü olan ve aktif lezyonu olmayan hastalar çalışma dışı bırakıldı. FOF görüntülerindeki lezyonlar manuel olarak işaretlendi. İşaretlenen veriler U-Net mimarisi kullanılarak model eğitildi. Modele ait performans parametreleri hesaplandı. Bulgular: Dokuz serpijinöz koroidit, 10 ampijinöz koroidit, iki multiple çabuk kaybolan beyaz nokta sendromu (MEWDS), iki akut posterior multifokal plakoid pigment epiteliyopati (APMPPE), bir multifokal koroidit, iki serpijinöz benzeri tüberküloz koroiditi olmak üzere toplam 26 hasta çalışmaya dahil edildi. Hastaların 8'i kadın 18'i erkekti, ortalama yaş 42,5 ± 14,4 idi. Hastalara ait 200 FOF görüntüsü çalışmaya dahil edildi. Derin öğrenme temelli modele ait doğruluk %80,46 ± 10,33, kesinlik %66,82 ± 17,54, sensitivite %82,88 ± 7,31, spesifite %99,65 ± 0,51, F1 skoru %70,81 ± 7,56, Dice benzerlik katsayısı 0,71 ± 0,09, IoU skoru 0,55 ± 0,09, kayıp fonksiyonu ise 0,29 ± 0,04 olarak hesaplandı. Sonuç: Derin öğrenme temelli yapay zekâ modelinde beyaz nokta sendromu hastalarının FOF görüntülerinde aktif lezyonlar yüksek doğruluk oranı ile tespit edildi. Yapay zeka temelli modeller beyaz nokta sendromu olan hastaların tanı, tedavi ve takibinde kullanılabilir. Anahtar kelimeler: Beyaz nokta sendromu, Derin öğrenme, Fundus Otofloresans, U-Net,Yapay zekâ