Dermatoşalazis olgularında, blefaroplasti cerrahisinde yapay zekanın kullanımı

Amaç: Dermatoşalazis nedeniyle blefaroplasti cerrahisi uygulanan hastaların ameliyat öncesi ve sonrası göz çevresi görüntülerinin yapay zeka (YZ) ile analiz edilerek, subjektif değerlendirmeyi en aza indirerek ölçüm doğruluğunu artırmaktır. Gereç ve Yöntem: Nisan-Kasım 2024 tarihleri arasında Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi Göz Hastalıkları Anabilim Dalı'nda dermatoşalazis tanısıyla blefaroplasti uygulanan 25 hastanın cerrahi öncesi ve sonrası 50 göz çevresi fotoğrafı çekildi. Standartlaştırılmış çekim koşullarında, cerrahinin etkinliğini nicel olarak değerlendirmek amacıyla bilgisayar destekli analiz gerçekleştirildi. Ölçümlerde maksimum refleks mesafesi-1 (MRD-1), tarsal platform açıklığı (TPS), kaş yağı aralığı (BFS) ve palpebral aralık yüksekliği (PFH) değerlendirildi. Yüz hatlarını tespitinde MediaPipe platformu, görüntü işlemelerinde ise Açık Kaynak Bilgisayarla Görüsü Kütüphanesi (OpenCV) kullanıldı. Hibrit bir yaklaşımla segmentasyon ve ölçüm işlemleri yapılarak dermatoşalazis ve blefaroplasti sonrası değişimi saptandı. Bulgular: Ameliyat öncesi ve sonrası toplam 50 dijital görüntü çalışmaya dahil edildi. Derin öğrenme modelleri gelişmiş algoritmalarla desteklendi. İstatistiksel analizlerde IBM SPSS 29 yazılımıyla Wilcoxon İşaretli Sıra Testi sonuçlarına göre tüm ölçümlerde istatistiksel olarak anlamlı artış saptandı (p < 0,001). Bu bulgular, geliştirilen YZ destekli görüntü işleme yaklaşımının blefaroplasti sonrası takipte klinik olarak güvenilir ve geçerli bir yöntem sunduğunu desteklemektedir. Sonuç: Blefaroplasti değerlendirmelerinde yüz hattı tespiti algoritmalarında kullanılan bu YZ destekli uygulamalar, görüntüler arasındaki farklılıkları ortadan kaldırarak bireysel değişkenliği en aza indirir ve daha güvenilir ölçümlere olanak tanır.