Browsing by Author "Yokuş, Adem"

Now showing 1 - 12 of 12

Analysis of Developmental Dysplasia of the Hip Using Deep Learning Techniques
(Springer Nature, 2025) Çelik, Ramazan; Yokuş, Adem; Gündüz, Ali Mahir; Canayaz, Murat; Toprak, Nurşen; Türkoǧlu, Saim
Purpose: Developmental dysplasia of the hip (DDH) is a relatively common musculoskeletal condition in neonates. Early detection with ultrasound (US) is crucial for effective treatment. This study aimed to evaluate images obtained from hip ultrasonography with deep learning methods. Material and Method: Patients who underwent hip ultrasonography between January 2018 and September 2021 and were found to have normal hips and hip dysplasia were retrospectively screened. A total of 947 patient images, 450 girls and 497 boys, were examined. According to the Graf method, images were classified without any marking. In the first stage, two groups were created: those with Type 1 mature hips and those with dysplastic hips (other types). In the second stage of the study, four groups were created using only the α angle: 451 were classified as Type 1, 326 as Type 2a and 2b, 137 as Type 2c and D, and 33 as Type 3 and Type 4. During the classification, three versions of the EfficientNet model, one of the current deep learning models, were used. Classifiers were included in the study to improve the accuracy values of the models. In our study, two classifiers named support vector machine and K-nearest neighbors were used. Results: In the classification phase with deep learning models, the highest accuracy value of 0.9577 was obtained with the EfficientNetB1 model for 2 classes in the first group, while the highest accuracy value of 0.8571 was obtained with the EfficientNetB0 model for 4 classes in the second group. By including the classifiers in the evaluation, the highest accuracy rate was found to be 0.99 with EfficientNetB1 and 1(100%) with EfficientNetB2 in the first group, while it was 0.97 with EfficientNetB0 in the second group. Conclusion: In the diagnosis of developmental hip dysplasia, high accuracy rates were obtained in deep learning methods using US images. Accuracy rates increased with the addition of classifiers to the models. © 2025 Elsevier B.V., All rights reserved.
Analysis of Developmental Hip Dysplasia According To Graph in Ultrasonographic Imaging With Deep Learning Techniques
(2023) Çelik, Ramazan; Gündüz, Ali Mahir; Yokuş, Adem
Amaç: Bu çalışmada, Gelişimsel Kalça Displazisi tanısında kullanılan ultrasonografik Graf yöntemi verilerinin derin öğrenme teknikleri kullanılarak analiz edilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Ocak 2018-Eylül 2021 tarihleri arasında kalça ultrasonografisi yapılan, normal ve kalça çıkığı saptanan hastalar retrospektif olarak taranmıştır. 450 kadın ve 487 erkek olmak üzere toplam 947 hasta görüntüleri incelenmiştir. Graf yöntemine göre görüntü üzerinden işaretleme yapılmadan normal-çıkık kalça şeklinde 2 sınıf ve α açısına göre Graf yöntemi 4 sınıf şeklinde sınıflandırma yapılarak iki ayrı çalışma grubu oluşturuldu. Sınıflandırma yapılırken güncel derin öğrenme modellerinden EfficientNet modelinin 3 versiyonu kullanılmıştır. Bu modeller kullanılarak görüntülerden özellik çıkarımı gerçekleşmiş, çıkarılan derin özellikler makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları yardımıyla sınıflandırılmıştır. Çıkarılan özellikler üzerinden en etkili özelliklerin çıkarılması için Temel Bileşenler Analizi kullanılarak özellik seçimi yapılmıştır. Bulgular: Derin öğrenme modelleri ile sınıflandırma aşamasında 1. grupta 2 sınıf için EfficientNetB1 modeli ile 0.9577 doğruluk değeri elde edilirken, 2. Grupta 4 sınıf için EfficientNetB0 modeli ile 0.8571 doğruluk değeri elde edilmiştir. Derin özellik çıkarımı yapıldıktan sonra sınıflandırıcılar ile elde edilen en yüksek doğruluk oranı 1. grupta EfficientNetB1 ile 0.99 iken, 2. grupta EfficientB0 ile 0.97 değeri elde edilmiştir. Sonuç: Gelişimsel Kalça Displazisi teşhisinde kullanılan Graf yöntemine göre ultrason bulgularınının derin öğrenme yöntemleriyle değerledirilmesi teşhis kolaylılığı sağlayarak radyoloji hekiminin iş yükünü önemli ölçüde azaltabilir.
Analysis of Modic Degenerations Detected in Magnetic Resonance Imaging With Deep Learning Techniques
(2022) Yüksek, Mehmet; Arslan, Harun; Yokuş, Adem
Bu çalışmamızda, manyetik rezonans görüntülemede(MRG) saptanan modic dejenerasyon bulgularının derin öğrenme teknikleri kulllanılarak analiz edilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: 2016-2021 yıllarında Lomber MRG tetkiki uygulanan, yaşları 19-86 arasında değişen 125'i kadın ve 182'si erkek toplam 307 hastada sagittal T1, sagittal ve aksiyel T2 ağırlıklı lomber MRG görüntüleri incelendi. Modic dejenerasyonlar(MD) sinyal değişikliklerine göre kategorize edilip işaretlendi. Çalışmamız sınıflandırma ve segmentasyon olmak üzere birbirinden bağımsız iki aşamadan oluşmaktadır. Kategorize edilen veriler ilk aşamada DenseNet-121, DenseNet-169, VGG-19 gibi ESA(evrişimli sinir ağı) mimarileri ile sınıflandırılmıştır. Daha sonraki aşamada ise işaretlenen resimler üzerinden resim işleme programlarıyla ESA mimarisi olan U-Net ile segmentasyon yapılarak maskeler çıkarılmıştır. Bulgular: Sınıflandırma aşamasında Modic-1, Modic-2, Modic-3 dejenerasyonlarda başarı oranı sırasıyla DenseNet-121'de %98, %96, %100 , DenseNet-169'da %100, %94, %100 , VGG-19'da %98, %92, %97 bulunmuştur. Segmentasyon aşamasında U-Net mimarisi ile başarı oranı %71 bulunmuştur. Sonuç: Bel ağrısı etiyolojisinde yer alan modic dejenerasyonların MRG bulgularının derin öğrenme mimarileriyle değerledirilmesi teşhis kolaylılığı sağlayarak radyoloji hekiminin iş yükünü önemli ölçüde azaltabilir.
Automated Classification of the Phasecase Scale in Mri Using Deep Learning Methods
(2024) Yıldız, Ramazan; Yokuş, Adem
Bu çalışmada, özellikle kronik küçük damar hastalığı sonucu oluşan periventriküler beyaz cevher hiperintensitelerinin(BCH) yükünü belirten Fazekas skalasının MRG'de derin öğrenme tekniklerini kullanılarak sınıflandırılması amaçlanmıştır. Gereç Yöntem: Aralık 2023- Nisan 2024 tarihleri arasında Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Dursun Odabaşı Tıp Merkezi Radyoloji Kliniği'nde beyin MRG çekilen ve aksiyel yağ baskılı FLAİR AG sekanslarda, görüntüleri normal olan ve BCH saptanan 18-96 yaş aralığındaki 590'ı erkek ve 676'sı kadın olmak üzere toplam 1266 hasta retrospektif olarak taranmıştır. Görüntüler Fazekas skalasına göre 4 sınıfa ayrıldı. Sınıflandırma için derin öğrenme modellerinden EfficientNet üzerinde özellik çıkarımı gerçekleştirip daha sonra SVM, KNN ve XGBoostClassifier sınıflandırıcıları ile CV ve LOOCV çaprazlama teknikleriyle sınıflandırıp performanslarını karşılaştırıldı Bulgular: EfficientNet üzerinde özellik çıkarımı gerçekleştirildi. Çıkarılan özellikler içerisinden 100 adet özellik seçimi PCA ile yapılmış ve başlangıçta 3 adet sınıflandırma algoritması üzerinde çalıştırılarak sonuçlar elde edilmiştir. En iyi sonuç yaklaşık %95 gibi yüksek bir oranla EfficientNet B1 modeli üzerinden elde edilen özelikler ile XGBoostClassifier sınıflandırıcıdan elde edildi. Ayrıca yine çıkarılan özelikler üzerinde CV ve LOOCV çaprazlama teknikleri kullanılarak 8 sınıflandırma algoritması ile yine performans testleri yapılmıştır. Bu performans testlerinde yine Efficient B1 modelinden elde edilen özellikler üzerinde %95 lik bir doğruluk oranı sağlanmıştır. Sonuç: Ciddi sağlık problemlerine neden olabilecek BCH'lerinin daha hızlı ve kolay tespit edilmesi için derin öğrenme mimarileriyle değerledirilmesi teşhis kolaylılığı sağlayarak radyoloji hekiminin iş yükünü önemli ölçüde azaltabilir.
Castleman Hastalığı
(2020) Toprak, Nurşen; Yokuş, Adem; Arslan, Harun; Akdenız, Hüseyın; Gündüz, Ali Mahir
Castleman hastalığı ender görülen ve etiyolojisi tamolarak bilinmeyen benign bir lenfoprolifetif hastalıktır.En sık mediastinal lenf nodu tutulumu görülmekleberaber servikal, retroperitoneal, aksiller ve diğerbölgelerdeki lenf nodları da tutulabilir. Histopatolojikolarak hyalin vasküler, plazma hücreli ve miks tip olmaküzere üç tipi bulunmaktadır. Kliniğine göre de lokalizeve sistemik (multisentrik) formları bulunmaktadır.Lokalize tip genellikle asemptomatiktir ve kitle veyaşişlik ile kendini gösterir. Sistemik (multisentrik) tipteise ateş, anemi, yaygın lenfadenopati vehepatosplenomegali gibi nonspesifik semptomlargörülür. Lokalize tipin tedavisi kitlenin cerrahieksizyonudur. Sistemik tip tedavisinde genelliklesteroid, kemoterapi ve radyoterapi kullanılmasınarağmen kesin tedavisi yoktur. Bu çalışmada ses kısıklığışikâyeti ile gelen ve hyalin vasküler tip Castlemanhastalığı tanısı konulan bir olgu sunuldu.
A Comparative Study of Segmentation Algorithms for Intracerebral Hemorrhage Detection
(2024) Canayaz, Murat; Milanlıoğlu, Aysel; Sehrıbanoglu, Sanem; Yalın, Abdulsabır; Yokuş, Adem
Segmentation in the medical field has special importance. One of the purposes of segmentation is to visualize the area affected by the disease after disease detection in any organ. In recent years, efficient studies have been carried out for this purpose with deep learning models. In this study, three segmentation algorithms were compared for the detection of hemorrhage in brain parenchyma. These algorithms are the most familiar: U-net, LinkNet, and FPN algorithms. For the background of these algorithms, five backbones consisting of deep learning models were used. These backbones are Resnet34, ResNet50, ResNet169, EfficientNetB0, and EfficientNet B1. An original dataset was created for the study. The dataset in the study was verified by experts. In the study, the Dice coefficient and Jaccard index, which are the most common metrics in the medical field, were chosen as evaluation metrics. Considering the performance results of the algorithms, the FPN architecture with a 0.9495 Dice coefficient value for the training data and LinkNet with a 0.9244 Dice coefficient for the test data gave the best results. In addition, EfficientNetB1 provided the best results among the backbones used. When the results obtained were examined, better segmentation performance was obtained than in existing studies.
Dev Duodenum Divertikülü: Radyolojik Bulgular
(2016) Yokuş, Adem; Durmaz, Fatma; Ozgokce, Mesut; Batur, Abdussamet
Duodenum divertikülü az bilinen bir patolojidir.Divertiküller genellikle semptom vermezler, sıklıklagastrointestinal görüntüleme yöntemlerinde tesadüfensaptanmaktadırlar. Bu yazımızda, duodenum 1.segmentte yerleşmiş, yaklaşık 5x3 cm boyutunda dev birduodenum divertikülü olgusunu sunuyoruz
Gergin Omurilik Sendromu ve Tip I Ayrık Omurilik Malformasyonu Birlikteliği
(2021) Ozen, Ozkan; Akdemir, Zülküf; Arslan, Harun; Akdenız, Hüseyın; Yokuş, Adem
Gergin omurilik sendromu; doğumsal veya edinsel nedenlerle omuriliğin gerilmesi sonucu ortaya çıkan ilerleyici nörolojik, ürolojik ve ortopedik fonksiyon kayıplarıyla karakterize bir hastalık grubudur. Nadiren, başlangıçta asemptomatik olup ciddi nörolojik sekel ilerleyen dönemlerde ortaya çıkabilir. Lumbosakral hipertrikoz ve kapiller hemanjiyomlar, dermal sinüs traktları, orta hatta cilt altı lipomları, lumbosakral cilt ekleri gibi cilt bulgularının dikkate alınması, belirtilerin olmadığı dönemde gergin omurilik sendromunun tanınmasını sağlayan ipuçları olabilir. Ayrık omurilik malformasyonları; çocukluk çağında görülen okkült spinal disrafizmin ender bir formudur. Ayrık omurilik malformasyonları tek veya çift dural kılıf içerisinde, omuriliğin iki ayrı yarıdan oluştuğu konjenital anomaliyi tanımlar. Asemptomatik kalabileceği gibi nörolojik, ürolojik ve ortopedik yakınmalara neden olabilir. Bu problemlerin gelişmesinin önlenebilmesi malformasyonun erken teşhis ve tedavisine bağlıdır. Bu çalışmada, hastanemize lumbosakral bölgede aşırı kıllanma şikayeti ile başvuran 3 yaşındaki kız çocukta saptadığımız Gergin omurilik sendromu ve Tip 1 Ayrık omurilik malformasyonunun Manyetik Rezonans Görüntüleme bulgularını sunmayı amaçladık.
Mandibular Kondil Boyutunun Disk Deplasmanına Etkisi ve Cinsiyet İlişkisi
(2022) Yokuş, Adem
Amaç: Bu çalışmadaki amacımız, anterior disk deplasmanı ile mandibular kondil boyutu arasındaki ilişkiyi ve kondil boyutuna cinsiyet faktörünün etkisini incelemektir.Gereç ve Yöntemler: Ocak 2018 ve Kasım 2021 tarihleri arasında radyoloji ünitesinde temporomandibular eklem manyetik rezonans görüntülemesi çekilen hastalara ait görüntüler retrospektif olarak incelendi. Kapalı ve açık ağız pozisyonda sagital kesitlerde eklem diski deplasman açısından değerlendirildi. Daha sonra mandibular kondil baş kısmında ön-arka ve mediolateral boyutlar ölçüldü.Bulgular: Çalışmaya alınan 200 hastanın 44'ü erkek, 156'sı kadındı. Toplamda 200 hastaya ait 400 temporomandibular eklem değerlendirildi. İncelenen 279 eklemde disk normal pozisyonda olup, disk deplasmanı yoktu. Elli dört eklemde redüksiyonlu disk deplasmanı ve 67 eklemde ise redüksiyonsuz disk deplasmanı vardı. Disk pozisyonu normal olan grupta mandibular kondil ön-arka ve mediolateral boyutları disk deplasmanı olan gruplara göre yüksekti. Ön-arka ve mediolateral boyutları ortalama değerleri redüksiyonsuz disk deplasmanında en düşüktü (p=0.001). Erkek deneklerde mandibular kondil ön-arka boyutu 6.706±2.588 cm, kadın deneklerde 5.786±1.288 cm olup, kadınlarda belirgin düşüktü (p=0.001). Erkek deneklerde mandibular kondil mediolateral boyutu 18.779±2.848 cm, kadın deneklerde 17.016±2.290 cm olup ve kadınlarda belirgin düşüktü (p=0.001).Sonuç: Anterior disk deplasmanı olan eklemlerde mandibular kondil boyutunun disk pozisyonu normal olan eklemlere göre daha küçük olduğunu saptadık. Ayrıca kadın bireylerde, erkeklere göre kondil boyutunun belirgin düşük olduğunu gözlemledik. Düşük mandibular kondil boyutu anterior disk deplasmanı için bir risk faktörü olabilir.
Nadir Bir Papilla Ödem Nedeni: Guillain-Barre Sendromu
(2017) Özkaçmaz, Sercan; Savaş, Tülün; Orak, Suat; Yokuş, Adem
Guillain-Barre sendromu (GBS) periferik sinir sistemini tutan, akut inflamatuvar, otoimmün bir polinöropatidir. GBS tanısı esas olarak klinik bulgular, beyin omurilik sıvısı (BOS) analizi ve nörofizyolojik kriterler ile konmaktadır. Bununla birlikte, manyetik rezonans (MR) görüntüleme, GBS'nin teşhisinde ve oluşabilecek komplikasyonların tanısında ilave bir tanı yöntemi olarak kullanılabilir. Papilla ödem GBS'de nadir bir komplikasyon olarak görülmektedir. Bu çalışmada papilla ödemin eşlik ettiği GBS tanısı alan 8 yaşındaki kız çocuk klinik ve radyolojik bulguları ile birlikte sunulmuştur.
Plunging Ranula: Olgu Sunumu
(2020) Karabacak, Süleyman; Akdemir, Zülküf; Arslan, Harun; Yokuş, Adem; Akdenız, Hüseyın
Ranulalar sublingual gland’dan gelişen mukusekstravazasyon kistleri olup basit veya plunging olaraksınıflandırılırlar. Mylohyoid kasla sınırlı alanda görülenvakalar basit ranula adını alırken, mylohyoid kasıgeçerek submandibüler mesafe ve komşu bölgelereuzanması plunging ranula veya servikal ranula olarakisimlendilir. Plunging ranulanın tedavisinde ilk seçenekcerrahi eksizyonudur. Basit eksizyon, marsüpiyalizasyonve intraoral veya servikal yaklaşımla ranula vesublingual gland eksizyonu gibi çeşitli cerrahivaryasyonlar bulunmaktadır. Tedaviye rağmen hastalarınbir kısmında rekürrens görülmekte ve daha büyüklezyonlar ortaya çıkabilmektedir. Bu yazıda, plungingranula tanısı koyduğumuz hastanın magnetik rezonansgörüntüleme (MRG) bulgularını ve servikal yaklaşım ilesublingual gland ve ranulanın total eksizyonunu sunup,tartışmayı amaçladık.
The Schwannoma of the Upper Mediastinum Originating From Nervus Vagus: An Unusual Case Report
(Springer Nature, 2022) Yokuş, Adem; Arslan, Harun; Sarzep, Hakan
Schwannoma is a neurogenic tumor, usually with posterior mediastinum localization arising from the intercostal nerves and is primarily benign. It is also known that rarely, it may show the malignant transformation. It is usually asymptomatic and incidentally emerges as a solitary mass on plain radiography. A 49-year-old male patient was admitted to our hospital with a chronic cough complaint. A well-circumscribed mass of 6 × 5 × 3 cm in size, detected in the right para-tracheal space on computed tomography, was excised by right thoracotomy. Histopathological diagnosis has been reported as schwannoma. Schwannomas with thorax localization originating from different neural structures are quite rare. We present a rare case of schwannoma with successful management in this article. © 2025 Elsevier B.V., All rights reserved.