Geri Dön

Akut karın ağrısı ile acile başvuran ve akut apandisit düşünülen hastalarda acil tıp hekimi tarafından yapılan termal kamera ölçümlerinin analizi

Analysis of thermal camera measurements of acute abdominal pain and acute appendicitis patients BY emergency physician

  1. Tez No: 602103
  2. Yazar: ALİ GÜRAKIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SUAT ZENGİN
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: İlk ve Acil Yardım, Emergency and First Aid
  6. Anahtar Kelimeler: Termal görüntüleme, yapay hafıza, apandisit, karın ağrısı, acil servis, Acil servis-hastane, Acil tıp, Ağrı, Bellek, Thermal imaging, artificial memory, appendicitis, abdominal pain, emergency medicine, Emergency service-hospital, Pain, Memory
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Bu çalışmanın amacı acile akut karın ağrısı ile başvuran ve Akut Apandisit tanısı alan hastaların ınfrared (termal kamera) görüntülerinin analizi ve yapay hafıza oluşturmasını sağlayıp, tanıda kullanımını değerlendirmektir. Gereç ve Yöntem: Bu çalısmaya acil servise karın ağrısı sikayetiyle başvuran ve akut apandisit nedeniyle ile opere edilen hastalar ile herhangi bir kronik hastalığı olmayan sağlıklı gönüllüler dahil edildi. Hasta grupta ameliyat öncesi sağ alt kadran, sol alt kadran ayna görüntüsü üzerinden termal görüntüler alındı. Sağlıklı gönüllüler için de aynı işlemler tekrarlandı. Bu görüntülerin analizi sonucu hasta ve sağlıklı gönüllülerin sağ alt kadran sıcaklık farkı anlamlı bulundu (p=0.01). Daha sonra bu görüntülerle denetimli makine öğrenme yöntemi olan doğrusal destek vektör makinesiyle model (sınıflayıcı) oluşturuldu. Eğittiğimiz bu modele sonradan test amacıyla çalışmaya daha önceden almadığımız hasta ve sağlıklı gönüllü görüntüleri yükleyip doğruluğunu, duyarlılığını ve özgüllüğünü bulduk. Bulgular: Hasta grubunda termal görüntülemede sağ ald kadran ve sol alt kadran sıcaklık farkları sağlıklı grupla karşılaştırıldığında anlamlı farklılık bulundu (p<0.005). Bu hastalarla eğittiğimiz doğrusal destek makinasına (yapay hafıza modeli) daha sonra test amaçlı yüklediğimiz hasta ve sağlıklı görüntülerin analizi sonucunda yapay hafızanın doğruluk oranını %82.5, duyarlılığını %96.15, özgüllüğünü %57.14 olarak bulduk. Sonuç: Bu çalışmada termal kamera görüntüleriyle oluşturduğumuz yapay hafıza modelinin akut apandisit tanısında acilde geleneksel yöntemlere yardımcı olabileceği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Aim: The aim of this study is to analyze the infrared (thermal imager) images of patients with acute abdominal pain and to diagnose acute appendicitis. Materials and Methods: Patients with acute appendicitis who presented to the emergency department with acute abdominal pain and healthy volunteers without any chronic disease were included in this study. In the patient group, thermal images were taken from the right lower quadrant and left lower quadrant mirror image. The same procedure was repeated for healthy volunteers. As a result of the analysis of these images, the right lower quadrant temperature difference of patients and healthy volunteers was found to be significant (p = 0.01). Then, a model (classifier) was created with the linear support vector machine which is a controlled machine learning method. We tested this model and uploaded the patient and healthy volunteer images that we had not previously taken into the study for testing purposes, and found the accuracy, sensitivity and specificity. Findings: In the patient group, the difference between the right lower quadrant and left lower quadrant temperature was found to be significant (p <0.005). As a result of the analysis of the patient and healthy images we loaded on the linear support machine (artificial memory model) that we trained with these patients, we found the accuracy rate of the artificial memory to be 82.5%, the sensitivity to 96.15%, and the specificity to 57.14%. Results: In this study, it was seen that the artificial memory model created with thermal imager images can help traditional methods in the diagnosis of acute appendicitis.

Benzer Tezler

  1. Acil serviste akut apandisit tanısında, klinik öngörü, laboratuar değerleri, alvarado skoru ve yatak başı ultrasonun prediktif değerlerinin karşılaştırılması

    Comparison of predictive values for acute apandisitis diagnosis; clinical sense, alvarado score, laboratory tests and bedsi̇de ultrasound in emergency servi̇ce

    İBRAHİM BORAN YILMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ YILMAZ

  2. Akut apandisit tanısında alvarado skorlama sisteminin crp ve lökosit ile korelasyonu

    Başlık çevirisi yok

    BURAK HASGÜL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İlk ve Acil YardımGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERHAT KARAMAN

  3. Akut apandisit hibrit karar destek sistemi

    Acute appendicitis hybrid decision support system

    TUĞBA KURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    BiyoistatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL TURHAN

  4. Acil serviste akut apandisit düşünülen hastalarda klinik olasılık skorlarının karşılaştırılması

    Comparison of clinical probability scores in patients suspected of acute appendicitis in the emergency department

    EMİNE SOYTAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Acil TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR DİKME

    DOÇ. DR. ÖZLEM DİKME

  5. Travma dışı nedenlerle başvuran çocuk hastalarda bilgisayarlı karın tomografisi kullanımının değerlendirilmesi

    Evaluation of the USE of abdominal computerized tomography in child patients applying with non-traumatized reasons

    TÜRKAN ÇETİNCEVİZ CÖMEZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH MEHMET KIŞLAL