Reşorlu, MustafaEsmer, Saner2026-02-032026-02-032025https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=Xau5rw3KuCgEuy-FuJQtsJqTzQGDlVRL2AfyvBKnK3C8bM4aXoqNUEvZRSL0D5KBhttps://hdl.handle.net/20.500.12428/33704Amaç: Transtorasik akciğer biyopsisi, tanısal doğruluğu yüksek olmakla birlikte pnömotoraks ve pulmoner hemoraji gibi ciddi komplikasyon riskleri taşımaktadır. Bu çalışmada, biyopsi öncesi tomografik verilerden yararlanarak daha güvenli giriş yollarını saptamaya yönelik, risk analizine dayalı bir yazılım modülünün geliştirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Geliştirilen modül, 3D Slicer 5.9.0 platformu üzerinde yapılandırılmış olup, retrospektif olarak seçilmiş 226 hastaya ait toraks BT verileri üzerinde uygulanmıştır. Segmentasyon işlemleri, TotalSegmentator kullanılarak gerçekleştirilmiş; akciğer lobları, damar yapıları, plevra, bronşlar ve hedef lezyon ayrıştırılmıştır. Ayrıca, amfizemli alanlar için özel olarak geliştirilen eşikleme temelli algoritmalarla ek segmentasyon yapılmıştır. Cilt yüzeyinden hedefe uzanan binlerce doğrusal trakt otomatik olarak üretilmiş, her trakt büyük damar mesafesi, lob geçişi, plevral effüzyon, amfizem kesişimi, teknik zorluk ve hedefe uzaklık gibi çok sayıda parametreye göre risk skorlamasına tabi tutulmuştur. Komplikasyon olasılıkları, literatüre dayalı çok değişkenli modeller kullanılarak pnömotoraks, pulmoner hemoraji ve tüp gereksinimi açısından ayrı ayrı hesaplanmış; önerilen traktlar 3B ortamda risk derecelerine göre renklendirilerek kullanıcıya sunulmuştur. Ek olarak, her hasta için biyopsi sırasında kullanıldığı bilinen gerçek giriş yolu (test_tract) ile yazılımın sunduğu alternatifler karşılaştırılmıştır(1,2). Bulgular: Yazılımın önerdiği ilk 3 traktın toplam komplikasyon riski, test_tract ile karşılaştırıldığında anlamlı ölçüde daha düşük bulunmuştur (Hodges–Lehmann medyan farkı: –0.107; %95 GA: –0.124 – –0.092; p < 0.001). Benzer şekilde, pnömotoraks ve hemoraji risk skorları da tüm seviyelerde anlamlı fark göstermiştir. Sistem tarafından hesaplanan risk skorları ile gözlenen komplikasyonlar arasındaki ilişki istatistiksel olarak anlamlı bulunmuş, ROC analizlerinde AUC değerleri 0.66–0.74 arasında saptanmıştır. Ayrıca, teknik zorluk skoru yüksek olan vakalarda tanı başarısızlığı oranı daha yüksek bulunmuştur (p < 0.05). Modül, gerçek biyopsi yollarına anatomik olarak oldukça yakın ve klinik açıdan uygulanabilir alternatif traktlar sunabilmiştir. Sonuç: Bu çalışma, BT eşliğinde gerçekleştirilen akciğer biyopsilerinde komplikasyon riskini sayısal olarak tahmin edebilen, güvenli giriş yollarını öneren ve segmentasyon verileriyle entegre çalışan bir karar destek sistemi sunmaktadır. Geliştirilen yazılım, yalnızca risk analizine değil, aynı zamanda teknik zorluk ve anatomik uygunluk kriterlerine de dayalı seçimler yaparak klinik karar sürecine katkı sağlamaktadır. Elde edilen sonuçlar, yazılımın gerek güvenlik gerekse uygulanabilirlik açısından klinik pratikte kullanıma uygun ve değerli bir araç olduğunu göstermektedir.Objective: Transthoracic lung biopsy, while diagnostically effective, carries a considerable risk of complications such as pneumothorax and pulmonary hemorrhage. This study aimed to develop a software module that identifies safer biopsy tracts by analyzing pre-procedural thoracic CT data using risk-based algorithms. Methods: The module was developed on the 3D Slicer 5.9.0 platform and applied retrospectively to thoracic CT scans of 226 patients. Automated segmentation was performed using TotalSegmentator, covering lung lobes, vascular structures, pleura, bronchi, and the target lesion. Additionally, custom threshold-based algorithms were employed to segment emphysematous regions. Thousands of linear biopsy tracts from the skin surface to the target were generated. Each tract was scored using a multivariable risk model based on factors such as proximity to major vessels, interlobar traversal, presence of pleural effusion, emphysema crossing, technical difficulty, and distance to the lesion. Complication probabilities—including pneumothorax, pulmonary hemorrhage, and chest tube requirement—were calculated using validated models derived from the literature. The top-ranked tracts were visualized in 3D, color-coded by risk. For validation, the system-generated tracts were compared with manually drawn "test_tracts" representing the actual biopsy paths used in clinical procedures(1,2). Results: The median complication risk scores of the top three software-suggested tracts were significantly lower than those of the test_tracts (Hodges–Lehmann median difference: –0.107; 95% CI: –0.124 to –0.092; p < 0.001). Pneumothorax and hemorrhage scores also showed significant reductions across all ranking levels. ROC analysis demonstrated moderate predictive accuracy with AUC values ranging from 0.66 to 0.74. Furthermore, higher technical difficulty scores were associated with diagnostic failure (p < 0.05). The suggested tracts were anatomically feasible and closely approximated operator-selected entry points. Conclusion: This study presents a novel decision support system that integrates automated segmentation with risk estimation to guide safe and feasible biopsy tract selection for percutaneous thoracic procedures. The module not only predicts complication risks but also accounts for anatomical and technical constraints, offering clinicians a reliable and practical planning tool. The results suggest that this software has strong potential for clinical adoption as a preprocedural planning aid.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessRadyoloji ve Nükleer TıpRadiology and Nuclear MedicineSpecialist Thesis190952672