Yazar "Demir, Derya" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    The Future of Surgical Diagnostics: Artificial Intelligence-Enhanced Detection of Ganglion Cells for Hirschsprung Disease
    (Elsevier Science Inc, 2025) Demir, Derya; Ozyoruk, Kutsev Bengisu; Durusoy, Yasin; Cinar, Ezgi; Serin, Gurdeniz; Basak, Kayhan; Kose, Emre Cagatay
    Hirschsprung disease, a congenital disease characterized by the absence of ganglion cells, presents significant surgical challenges. Addressing a critical gap in intraoperative diagnostics, we introduce transformative artificial intelligence approach that significantly enhances the detection of ganglion cells in frozen sections. The data set comprises 366 frozen and 302 formalin-fixed-paraffinembedded hematoxylin and eosin-stained slides obtained from 164 patients from 3 centers. The ganglion cells were annotated on the whole-slide images (WSIs) using bounding boxes. Tissue regions within WSIs were segmented and split into patches of 2000 x 2000 pixels. A deep learning pipeline utilizing ResNet-50 model for feature extraction and gradient-weighted class activation mapping algorithm to generate heatmaps for ganglion cell localization was employed. The binary classification performance of the model was evaluated on independent test cohorts. In the multireader study, 10 pathologists assessed 50 frozen WSIs, with 25 slides containing ganglion cells, and 25 slides without. In the first phase of the study, pathologists evaluated the slides as a routine practice. After a 2-week washout period, pathologists re-evaluated the same WSIs along with the 4 patches with the highest probability of containing ganglion cells. The proposed deep learning approach achieved an accuracy of 91.3%, 92.8%, and 90.1% in detecting ganglion cells within WSIs in the test data set obtained from centers. In the reader study, on average, the pathologists' diagnostic accuracy increased from 77% to 85.8% with the model's heatmap support, whereas the diagnosis time decreased from an average of 139.7 to 70.5 seconds. Notably, when applied in real-world settings with a group of pathologists, our model's integration brought about substantial improvement in diagnosis precision and reduced the time required for diagnoses by half. This notable advance in artificial intelligence-driven diagnostics not only sets a new standard for surgical decision making in Hirschsprung disease but also creates opportunities for its wider implementation in various clinical settings, highlighting its pivotal role in enhancing the efficacy and accuracy of frozen sections analyses. (c) 2024 United States & Canadian Academy of Pathology. Published by Elsevier Inc. All rights are reserved, including those for text and data mining, AI training, and similar technologies.
  • Küçük Resim
    Öğe
    TONSİL NON-HODGKİN LENFOMASI: KLİNİK ÖZELLİKLER, TEDAVİYE YANIT VE PROGNOZ
    (Ege University, 2024) Köseoğlu, Fatoş Dilan; Demir, Derya; Çınar, Ezgi; Soyer, Nur; Vural, Filiz; Töbü, Mahmut; Şahin, Fahri
    Amaç: Tonsil lenfomaları, özellikle ekstranodal bölgelerdeki non-Hodgkin lenfomalar, baş ve boyun malignitelerinin önemli bir alt kümesidir. Bu lenfomaların klinik ve radyolojik özelliklerini anlamak, özellikle bu malignitelerin belirgin insidansı ve ayırt edici patofizyolojisi göz önüne alındığında, mevcut bilgiyi artırmak ve tedavi yaklaşımlarını rafine etmek için merkezi öneme sahiptir. Gereç ve Yöntemler: İki üniversite hastanesinde tonsiller lenfoma tanısı alan 45 hasta kapsayan retrospektif bir çalışma gerçekleştirildi. Demografi, semptomlar, klinik ve patolojik bulgular ve tedavi detaylarını içeren kapsamlı veriler analiz edildi. Çeşitli istatistiksel testler, tedavi yanıtlarını ve prognozu etkileyen faktörleri inceledi. Bulgular: Hastalar genellikle disfoni, disfaji ve dispne ile başvurdu. Hipertansiyon ve diyabet mellitus en sık saptanan iki komorbidite idi. Tanı, büyük ölçüde eksizyonel biyopsiye dayanıyordu ve en yaygın alt tip diffüz büyük B-hücreli lenfoma olarak saptandı. İlk basamak tedavide, sıklıkla R-CHOP ile başlanmış ve iyi bir objektif yanıt oranına ulaşılmıştı. Ortalama progresyona kadar geçen süre 13 ay, medyan progresyonsuz sağkalım 10 ay ve medyan genel sağkalım 55.8 ay olarak hesaplandı. Yaş, Ann Arbor evresi, lenfoma alt tipi, R-IPI skorları, double ekspresyon durumu ve birinci basamak tedaviye objektif yanıt varlığı gibi değişkenlerin, PFS ve OS'ye anlamlı etkisi olmakla beraber çok değişkenli analizde bağımsız bir faktör bulunamadı. Sonuç: Bulgular, tonsiller lenfomaları anlamada kapsamlı, çok yönlü analizlerin önemini vurgulamaktadır. Her ne kadar sağkalım analizleri için bağımsız bir risk faktörü olmasa da, yaş, Ann Arbor evresi, lenfoma alt tipi, R-IPI skorları, double ekspresyon durumu ve birinci basamak tedaviye objektif yanıt varlığı gibi değişkenler, PFS ve OS üzerinde etkili olup, gelecekteki araştırmalar ve potansiyel tedavi yaklaşımlarının kişiye özel olarak düzenlenmesi için değerli veri sunmaktadır.