TR
EN
KAFATASI KIRIKLARININ TEŞHİSİNDE YAPAY ZEKÂ: GÜNCEL DERİN ÖĞRENME MİMARİ PERFORMANSLARI
Öz
Kafa travmaları, ciddi sonuçlara yol açabilen ve etkileri uzun yıllar sürebilecek sağlık sorunlarından biridir. Teşhis, ilk aşamada nörolojik muayene ile başlar ve gerektiğinde bilgisayarlı tomografi (BT) kullanılır. Kafatası kırıkları, diğer kafa travmalarına göre daha ciddi hasarlara eşlik ederler ve sıkça görülür. Özellikle ilk müdahalenin pratisyen hekimler ve acil uzmanları tarafından yapılması, BT görüntülerinin yorumlanmasında uzmanlık ve destek gerektirir. Bu noktada, özellikle ilk teşhis ve tanı aşamasında hekimlere destek olacak yapay zeka tekniklerinin varlığı büyük bir önem taşımaktadır. Bu çalışmada kafatası kırığının tespiti için kullanılabilecek dört farklı mimarinin alt modelleriyle birlikte kapsamlı bir karşılaştırması yapılmıştır. Bu amaçla Verimli Sinir Ağı (EfficientNet), Artık Ağlar (ResNet), Residual Networks with Aggregated Residual Transformations (ResNeXt) ve Maximum Vision Transformer (MaxVit) mimarileri çalışmaya dahil edilmiştir. Modellerin kafatası kırığını sınıflandırma açısından başarısı çalışmaya özgü olarak toplanan kapsamlı ve güncel bir veri kümesi üzerinden gösterilmiştir. Deneysel sonuçlar ile hem hangi yöntemin kafatası kırığı açısından daha uygun ve doğru sonuçlar verdiği ortaya konulmuş hem de güncel derin öğrenme mimarilerinin bu alandaki durumu özetlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
References
- Abubacker, N. F., Azman, A., Azrifah, M., & Doraisamy, S. (2013, December). An approach for an automatic fracture detection of skull dicom images based on neighboring pixels. In 2013 13th International Conference on Intellient Systems Design and Applications (pp. 177-181). IEEE. https://doi.org/10.1109/ISDA.2013.6920731
- Bakchy, S. C., Peyal, H. I., Islam, M. I., Yeamin, G. K., Miraz, S., & Abdal, M. N. (2023, September). A lightweight-CNN model for efficient lung cancer detection and Grad-CAM visualization. In 2023 International Conference on Information and Communication Technology for Sustainable Development (ICICT4SD) (pp. 254-258). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICICT4SD59951.2023.10303569 Brain Trauma Foundation. Traumatic brain injury statistics. (2024). https://www.braintrauma.org/ Son Erişim: 01.07.2024
- Chilamkurthy, S., Ghosh, R., Tanamala, S., Biviji, M., Campeau, N. G., Venugopal, V. K., ... & Warier, P. (2018). Deep learning algorithms for detection of critical findings in head CT scans: a retrospective study. The Lancet, 392(10162), 2388-2396. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31645-3
- Choi, J. W., Cho, Y. J. , Ha, J. Y., Lee, Y. Y. , Koh, S. Y. , Seo, J. Y. , Choi, Y. H. , Cheon, J. , Phi, J. H. , Kim, I. , Yang, J. & Kim, W. S. (2022). Deep learning-assisted diagnosis of pediatric skull fractures on plain radiographs. Korean Journal of Radiology, 23(3), 343-354. https://doi.org/10.3348/kjr.2021.0449.
- Gençtürk, T. H., Gülağız, F. K., & Kaya, İ. (2023). Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak BT taramalarında beyin kanaması teşhisinin karşılaştırmalı bir analizi. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 6(1), 75-84. https://doi.org/10.38016/jista.1215025
- Gençtürk, T. H., GülağIz, F. K., & Kaya, İ. (2024). Detection and segmentation of subdural hemorrhage on head CT images. IEEE Access, 12, 82235-82246. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3411932 Greenberg, M. S. (2010). Handbook of neurosurgery. (7th ed.) Thieme. ISBN: 978-1-60406-326-4.
- Guo, Y., He, Y., Lyu, J., Zhou, Z., Yang, D., Ma, L., ... & Dai, Q. (2022). Deep learning with weak annotation from diagnosis reports for detection of multiple head disorders: a prospective, multicentre study. The Lancet Digital Health, 4(8), e584-e593. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(22)00090-5
- Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data mining concepts and techniques. (3rd ed.). Waltham: Morgan Kaufmann Publishers.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Deep Learning
Journal Section
Research Article
Authors
İsmail Kaya
0000-0002-4128-5845
Türkiye
Publication Date
March 3, 2025
Submission Date
July 12, 2024
Acceptance Date
October 4, 2024
Published in Issue
Year 1970 Volume: 28 Number: 1