| Yazarlar (3) |
Dr. Öğr. Üyesi Mehmet EZER
Kafkas Üniversitesi, Türkiye |
Doç. Dr. Ali Berkan URAL
Türkiye |
Canver Önal
Türkiye |
| Özet |
| Amaç: Bu çalışma, Bosniak sınıflamasına göre kistik renal kitleleri sınıflandıran yapay zeka tabanlı yeni bir ön tanı sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Amacımız, Bosniak sınıflamasındaki beş tanısal aşamayı (I, II, IIF, III, IV) geleneksel makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) teknikleri kullanarak ayırt etmektir. Materyal – Metod: Her bir Bosniak aşaması (I, II, IIF, III, IV) için üro- onkolog ve radyolog tarafından doğrulanmış toplam 20 kontrastlı BT görüntüsü toplandı. Veri çoğaltma aşamasında, Keras görüntü işleme kütüphanesi kullanılarak ek görüntü varyasyonları üretildi ve her aşama için 600 görüntü elde edildi. Bu süreçte parlaklık ve kontrast ayarı, görüntü döndürme, gürültü ekleme ve çevirme gibi işlemler yapıldı. Bu çoğaltılmış görüntüler, hem Makine Öğrenmesi hem de DÖ modelle - rinin eğitiminde kullanıldı. Makine Öğrenmesi yaklaşımı için k-En Yakın Komşu (kNN) algoritması uygulanırken, Derin Öğrenme yaklaşımı için değiştirilmiş Konvolüsyonel Sinir Ağları (KSA) ve VGG-16 modelleri kullanıldı. Model performansları, ROC (alıcı işletim karakteristiği) analizi ve eğri altındaki alan (EAA) metrikleri ile değerlendirildi. Bulgular: kNN algoritması, Bosniak tiplerini doğru sınıflandırmada 0.854 AUC değerine ulaştı. Karşılaştırmalı olarak, VGG-16 modeli 0.978 AUC ile üstün performans gösterdi ve kNN modelinden daha yüksek sınıflandırma doğruluğu sağladı. Sonuç: BT görüntüleri baz alınarak geliştirilen bilgisayarlı Bosniak sınıflama sistemi, Bosniak aşamaları arasında etkili bir şekilde ay- rım yapmaktadır. Makine Öğrenmesi ve DÖ modellerini kullanan bu sistem, klinik ortamlarda kistik renal kitlelerin ön tanısını geliştirme potansiyeline sahip olup, diğer böbrek kitleleri türlerini dışlamak için de etkili olabilir. |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü | Özgün Makale |
| Makale Alt Türü | Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayımlanan tam makale |
| Dergi Adı | Kafkas Journal of Medical Sciences |
| Dergi ISSN | 1307-4504 |
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN |
| Makale Dili | Türkçe |
| Basım Tarihi | 01-2024 |
| Cilt No | 14 |
| Doi Numarası | 10.5505/kjms.2024.54782 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.5505/kjms.2024.54782 |
| Atıf Sayıları |
