Obez ve Sağlıklı Çocuklarda Koroid Kalınlığının Klinik İlişkisi: Makine Öğrenimi Çalışması
Erkan Bulut1, Sümeyra Köprübaşı2, Özlem Dayi3, Hatice Bulut41Gelişim Üniversitesi, Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu, Optisyenlik Bölümü, İstanbul, Türkiye2Sancaktepe Şehit Prof. Dr. İlhan Varank Eğitim ve Araştırma Hastanesi Göz Hastalıkları Anabilim Dalı, İstanbul, Türkiye
3Beylikdüzü Devlet Hastanesi, Göz Hastalıkları Anabilim Dalı, İstanbul, Türkiye
4Gelişim Üniversitesi, Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu, Çocuk Gelişimi Bölümü, İstanbul, Türkiye
Amaç: Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) ve Multilayer Perceptrons (MLP) algoritmalarının performansını karşılaştırarak maküler koroid kalınlığı (MCT) ve peripapiller koroid kalınlığının (PPCT) obez ve sağlıklı çocukların sınıflandırılması üzerindeki etkisini analiz etmek.
Yöntemler: Bu prospektif karşılaştırmalı çalışmada yaşları 6-15 arasında olan 59 obez çocuk ve 35 sağlıklı çocuk optik koherens tomografi kullanılarak incelendi. MCT ve PPCT, fovea ve optik diskten 500 µm, 1000 µm ve 1500 µm mesafelerde ölçüldü. Çıkarılan tüm özelliklerin en belirgin olanlarını belirlemek için üç farklı özellik seçim algoritması kullanıldı. Çıkarılan özelliklerin sınıflandırma etkinliği, RF, SVM ve MLP algoritmaları kullanılarak analiz edildi ve bunların obezleri sağlıklı çocuklardan ayırt etmedeki etkinlikleri gösterildi. Ölçümlerin kesinliği ve güvenilirliği Kappa analizi kullanılarak değerlendirildi.
Bulgular: Korelasyon Özellik Seçimi algoritması, farklı özellik seçim yöntemleri arasında en başarılı sınıflandırma sonuçlarını üretmiştir. Obez ve sağlıklı grupları birbirinden ayırmada en belirgin özellikler PPCT temporal 500 μm, PPCT temporal 1500 μm, PPCT nazal 1500 μm, PPCT inferior 1500 μm ve subfoveal MCT idi. RF, SVM ve MLP algoritmaları için sınıflandırma oranları sırasıyla %98.6, %96.8 ve %89 idi.
Sonuç: Obezite, özellikle subfoveal bölgede ve optik disk başından 1500 μm uzaklıktaki dış yarım dairede olmak üzere çocukların koroidal kalınlıkları üzerinde etkilidir. Hem RF hem de SVM algoritmaları, obez ve sağlıklı çocukları sınıflandırmada etkili ve doğru yöntemlerdir.
Clinical Relevance of Choroidal Thickness in Obese and Healthy Children: Machine Learning Study
Erkan Bulut1, Sümeyra Köprübaşı2, Özlem Dayi3, Hatice Bulut41Department of Opticianry, Vocational School of Health Services, Gelisim University, Istanbul, Turkey2Department of Ophthalmology, Sancaktepe Martyr Prof. Dr. Ilhan Varank Training and Research Hospital, Istanbul, Turkey
3Department of Ophthalmology, Beylikduzu State Hospital, Istanbul, Turkey
4Department of Child Development, Vocational School of Health Services, Istanbul Gelisim University, Istanbul, Turkey
Purpose: To analyse the effect of macular choroidal thickness (MCT) and peripapillary choroidal thickness (PPCT) on the classification of obese and healthy children by comparing the performance of Random Forest (RF) or Support Vector Machine (SVM), and Multilayer Perceptrons (MLP) algorithms.
Methods: 59 obese children and 35 healthy children aged 6 to 15 years were studied in this prospective comperative study using optical coherence tomography. MCT and PPCT were measured at 500 μm, 1000 μm, and 1500 μm distances from fovea and optic disc. Three different feature selection algorithms were used to determine the most prominent features of all extracted features. The classification efficiency of the extracted features was analyzed using RF, SVM, and MLP algorithms, demonstrating their efficacy for distinguishing obese from healthy children. The precision and reliability of measurements were assessed using Kappa analysis.
Result: Correlation Feature Selection algorithm produced the most successful classification results among the different feature selection methods. The most prominent features for distinguishing the obese and healthy groups from each other were PPCT temporal 500 μm, PPCT temporal 1500 μm, PPCT nasal 1500 μm, PPCT inferior 1500 μm, and subfoveal MCT. The classification rates for RF, SVM, and MLP algorithms were 98.6%, 96.8% and 89%, respectively.
Conclusion: Obesity has an effect on the choriodal thicknesses of children, particularly in the subfoveal region and the outer semi-circle at 1500 μm from optic disc head. Both the RF and SVM algorithms are effective and accurate at classifying obese and healthy children.
Sorumlu Yazar: Özlem Dayi, Türkiye
| ARAÇLAR |
 Yazdır Alıntıyı İndir RIS EndNote BibTex Medlars Procite Reference Manager E-Postala Paylaş Yazara e-posta gönder
Benzer makaleler Google Scholar |