Radyolojik Görüntüleme ve Yapay Zekâ Destekli Tanısal Yaklaşımlar
Özet
Bu eser, radyolojik görüntülemede yapay zekâ destekli tanısal yaklaşımları ele almaktadır. İlk bölümde, prostat kanserinin klinik anlamlı formlarının öngörülmesinde nicel ADC değerleri ve ADC oranlarının tanısal değeri kapsamlı şekilde analiz edilmiştir. Retrospektif bir çalışmada, 3 Tesla mpMRG kullanılarak 73 hastanın histopatolojik ISUP dereceleriyle ilişkilendirilen ADC parametrelerinin tümör agresifliğini güvenilir bir şekilde tahmin ettiği gösterilmiştir. ADC değeri ≤0,573 x 10⁻³ mm²/sn ve ADC oranı ≤0,45 kesme değerleriyle yüksek tanısal doğruluk sağlanmıştır. İkinci bölüm, koroner BT anjiyografinin teknik standartları, klinik kullanımı ve yönetim protokollerini detaylıca incelemektedir. CCTA ve Kalsiyum Skorlamasının farklı klinik rollerine vurgu yapılarak optimal radyasyon yönetimi ve kontrast kullanımına dair güncel yaklaşımlar aktarılmıştır. Üçüncü bölüm, lomber disk patolojilerinde yapay zeka ve makine öğreniminin segmentasyondan hassas cerrahi entegrasyonuna kadar kritik analizini sunmaktadır. Derin öğrenme tabanlı modellerin omurga segmentasyonunda yüksek doğruluk sağladığı, ancak erken evre stenozlarda tanısal güçlüklerin sürdüğü vurgulanmıştır. Ayrıca, yapay zekâ destekli prognostik modelleme ve robotik cerrahi entegrasyonundaki gelişmeler, klinik uygulamalardaki zorluklar ve geleceğe yönelik stratejiler ayrıntılı biçimde ele alınmıştır. Eser, radyolojik görüntüleme ve yapay zekânın multidisipliner entegrasyonuyla tanı ve tedavi süreçlerinde devrim niteliğinde ilerlemeler sunmaktadır.
This publication comprehensively explores artificial intelligence-supported diagnostic approaches in radiological imaging. The first section analyzes the diagnostic value of quantitative ADC values and ADC ratios in predicting clinically significant forms of prostate cancer. In a retrospective study using 3 Tesla mpMRI, ADC parameters correlated with histopathological ISUP grades were found to reliably predict tumor aggressiveness. Cut-off values of ADC ≤0.573 x 10⁻³ mm²/s and ADC ratio ≤0.45 provided high diagnostic accuracy. The second section details the technical standards, clinical usage, and management protocols of coronary CT angiography. It emphasizes the distinct clinical roles of CCTA and Calcium Scoring, alongside up-to-date strategies for optimal radiation management and contrast use. The third section critically reviews the integration of AI and machine learning from segmentation to precision surgery in lumbar disc pathologies. Deep learning models offer high accuracy in spinal segmentation, though diagnostic challenges remain in early-stage stenosis. Furthermore, advances in AI-driven prognostic modeling and robotic surgical integration are discussed, along with clinical challenges and future strategies. This work highlights revolutionary advancements achieved through multidisciplinary integration of radiological imaging and artificial intelligence in diagnostic and therapeutic pathways.
Kitap Bölümleri
3 bölüm · Mevcut sayfa ve DOI kayıtlarıAtıf bilgisi
MEHMET FATİH İNECİKLİ. (2025). Radyolojik Görüntüleme ve Yapay Zekâ Destekli Tanısal Yaklaşımlar. Bidge Yayınları. DOI: 10.70269/BGF9XNFOK4RS
