TÜBİTAK 1512 Teknogirişim Sermaye Desteği Programı (BİGG) kapsamında desteklenen teknoloji ve yenilik odaklı projemizi başarıyla tamamladık.
Bu projedeki temel hedef: Kardiyotokografi cihazına dayalı olarak bir bilgisayarlı fetal kalp hızı analiz sisteminin geliştirilmesidir. Bu kapsamda, ülkemizde yaygın olarak NST şeklide ifade edilen ve invaziv olmayan bir şekilde kadın hastalıkları ve doğum kliniklerinde yaygın olarak kullanılan elektronik fetal izleme aracı, yani kardiyotokografi, cihazına odaklanılmıştır.
Bu cihaz gebelerin doğum sürecini izleme, planlama ve fetal sağlık durumu hakkında önbilgileri almak üzere söz konusu kliniklerde rutin bir şekilde kullanılmaktadır. Gebe, yatar pozisyonda dinlenir vaziyetteyken, gebenin karnına bağlanan iki adet sensor aracılığıyla fetal kalp hızı ve rahim aktivitesi özel bir kağıda yazdırılmaktadır. Test sonucu olarak alınan bu kağıt alan uzmanları ya da gözlemciler tarafından görsel olarak değerlendirilmekte ve buna bağlı olarak gebelik sürecinin yönetilmesi sağlanmaktadır.
Söz konusu test sonucunun görsel olarak incelenmesi, değerlendirme sürecinin özel olmasına neden olmaktadır. Ayrıca, gözlem içi ve gözlemciler arası değişkenlik seviyesinin de yine görsel incelemeye bağlı yüksek olduğu rapor edilmiştir. Ayrıca, NST doğası gereği yanlış-pozitif değeri yüksek bir testtir. İnceleme görsel olarak yapıldığı için ve test sonuçları kağıt üzerinde kaldığı için yeniden değerlendirme oranı da düşüktür. Bir başka ifadeyle, geriye dönük değerlendirme yapılamamaktadır. Kliniklerde, test sonuçları genellikle hasta dosyasında saklanmakta ve zamanla NST test sonuçları okunamaz hale gelmektedir.
Yukarıda ifade edilen söz konusu problemlerin üstesinden gelmek üzere mevcut proje önerisi iki temel bileşen üzerinde kurgulanmıştır. Birinci adımda, NST test sonuçlarının dijitalleştirilmesi konusuna odaklanılmıştır. Bu kapsamda, iki adet özgün yöntem geliştirilmiştir. Yüksek bir hassasiyet ile NST işaretlerinin dijitalleştirilmesi sağlanmıştır. İkinci adımda, birinci adıma ilaveten kağıt izlerinin dijitalleştirilmesi sonrası gelişmiş işaret işleme ve makine öğrenmesi yöntemleri ilgili test sonuçlarına uygulanarak yapay zeka destekli bir fetal kalp hızı analiz yazılımı geliştirilmiştir. Sonuç olarak, bir NST kağıt izinin, dijitale çevrilmesi ve otomatik olarak analiz edilmesi sağlanmıştır.
Proje sürecinde ve sonrasında yayımlanan bilimsel çalışmalar:
- Cömert Z, Şengür A, Akbulut Y, Budak Ü, Kocamaz AF, Bajaj V. Efficient approach for digitization of the cardiotocography signals. Phys A Stat Mech Its Appl 2020;537:122725. doi:10.1016/j.physa.2019.122725.
- Cömert Z, Sengür A, Budak Ü, Kocamaz AF. Prediction of intrapartum fetal hypoxia considering feature selection algorithms and machine learning models. Heal Inf Sci Syst 2019;7:17. doi:10.1007/s13755-019-0079-z.
- Cömert Z, Şengür A, Akbulut Y, Budak Ü, Kocamaz AF, Güngör S. A Simple and Effective Approach for Digitization of the CTG Signals from CTG Traces. IRBM 2019;40:286–96. doi:10.1016/j.irbm.2019.05.003.