Akut kolesistit tanılı hastada termal kamera ölçümlerinin analizi

Bu çalışmanın amacı karın ağrısı ile hastanemize başvuran ve Akut Kolesistit (AK) tanısı alan hastaların infrared (IR) (termal kamera) görüntülerinin analizi ve tanıda kullanılabilirliğini değerlendirmektir. Çalışmaya hastanemize karın ağrısı ile başvuran, AK tanısı konulan hastalar ile sağlıklı gönüllüler dahil edildi. Hasta grupta hastaneye yattıktan sonra karın dört kadranı içine alacak şekilde termal görüntüler alındı. Gönüllüler için de aynı işlemler tekrarlandı. İstatistiksel analiz sonucunda hasta ve kontrol grubunda sağ üst kadran sıcaklığı arasında anlamlı bir fark bulundu (p<0.001). Hasta ve kontrol grubundan 40'ar kişinin tüm termal analiz verileri ile önce topluluk sınıflandırıcı vektörüyle makine öğrenmesi modeli oluşturuldu. Sonra daha önce makinenin görmediği 10 hasta ve 10 kontrole ait görüntüleri yükleyip hasta ve sağlıklı olanları ayırt etmesini inceledik ve doğruluk, duyarlıklık ve özgüllük oranlarını bulduk. Daha sonra istatistiksel olarak anlamlı parametreler ile aynı uygulamayı doğrusal ayırt edici vektörüyle yapıp sonuçları tekrar inceledik. Sağ ve sol üst kadran sıcaklığı termal kamera analizi verilerinin hasta ve kontrol grubunda istatistiksel olarak karşılaştırıldığında anlamlı bulundu (p<0,001). Yapay zeka ile makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak , yapay zekanın hasta ve kontrol grubunu ayırması yönünden %95 doğruluk, %100 duyarlılık ve %90 özgüllüğü olduğunu bulduk. AK tanılı hastalarda termal kamera görüntülerinin analiz edilip yapay zeka ve makine öğrenmesi ile hasta ve normal kişilerin yüksek bir başarı ile ayırt edildiği çalışmamızın AK tanısında yardımcı yöntemlerden birisi olabileceği ve daha geniş katılımlı çalışmalarla bu yöntemin geliştirilmesinin mümkün olabileceği sonucuna varıldı.