Miyokard perfüzyon sintigrafilerininin sayısal analizi için normal veritabanı oluşturularak değerlendirme sürecinde bir yapay zeka uygulaması geliştirilmesi

Bu tez çalışmasında ilk olarak, tamamen normal koroner anjiografik bulgulara sahip hastalardan oluşturulan normal bir veritabanı (n=79) 4DMSpect programı içerisinde tanımlandı. Bu normal veritabanı ile 4DMSpect ve kendi veritabanları kullanılarak ECToolbox ve QPS programları koroner anjiografisi bilinen diğer bir grup üzerinde (n=223) karşılaştırıldı. Programlardan elde edilen toplam stres skoru (SSS) ve toplam fark skoru (SDS) verileri ile çizilen ROC eğrilerinin istatistiksel karşılaştırmalarında 4DMSpect SSS eğrisi en başarılı olurken (EAK=0.768), 4DMSpect SSS eğrisi ve sırasıyla 4DMSpect SDS (p=0.031), ECToolbox SSS (p=0.035), ECToolbox SDS (p=0.015) ve QPS SDS ile (p=0.001) anlamlı farklılıklar izlendi. Çalışmanın ikinci kısmında altı adet yapay sinir ağından oluşan bir yapay zeka (YZ) uygulaması geliştirildi. Bu uygulama ile okuyucular anjiografi sonuçları bilinen bir test grubunda (n=65) önce karşılaştırıldı daha sonra kullanıcıların yapay zeka ile işbirliği yapmaları durumunda başarılarındaki değişimler hesaplandı. Tanısal performans kriterleri açısından YZ'nin duyarlılık değeri %70 ve özgüllük değeri %68 olduğu konumda başarısının diğer tüm insan okuyuculardan istatistiki olarak ayırt edilemeyeceği izlendi. YZ ile deneysel bir işbirliği gerçekleştirildiğinde ise üç okuyucunun başarısında anlamlı düzeyde artış izlendi (bir okuyucunun doğruluğunda %66'dan %77'ye (p=0.04), diğer iki okuyucunun özgüllüğünde %63'ten %80'e (p=0.01) ve %53'ten %71'e (p=0.03)). Tüm okuyucuların sonuçları beraber ele alınarak YZ yardımı varken ve yokken duyarlılıklar karşılaştırıldığında anlamlı farklılık izlenmedi (%72 ve %72, p=0.855 YZ ile). Ancak özgüllükler karşılaştırıldığında anlamlı (%64'ten %76'ya, p<0.001 YZ ile) ve doğruluklar karşılaştırıldığında anlamlı (%67'den %75'e, p<0.001 YZ ile) farklılık izlendi.