X-Işını Görüntüleri Kullanılarak Omuz İmplantlarının Tespiti ve Sınıflandırılmasında YOLOv5 Modellerinin Performanslarının İncelenmesi

Authors : Elif Baykal Kablan

Pages : 99-109

Doi:10.21205/deufmd.2025277913

View : 28 | Download : 38

Publication Date : 2025-01-23

Article Type : Research Paper

Abstract :Total Omuz Artroplastisi (TOA), omuz eklemindeki hasara bağlı ağrı ve hareket kısıtlanması yaşayan hastalarda omuzun hasar görmüş kısmının protez implant ile değiştirildiği cerrahi işlemdir. Zamanla protez implantların aşınması veya zarar görmesi durumunda, protez üreticisi ve model bilgisine ihtiyaç duyulur, ancak tıbbi kayıtlardaki eksiklikler nedeniyle bu bilgiler genellikle belirsiz olabilmektedir. Bu nedenle, uzman kişiye bağımlılığı azaltarak hızlı ve doğru bir şekilde protez bilgilerini sağlayacak otomatik sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, omuz implantı üreticilerinin X-ışını görüntüleri kullanılarak tespiti ve sınıflandırılması için otomatik bir sistem önerilmiştir. Sistemde YOLOv5n, YOLOv5s, YOLOv5m ve YOLOv5l modelleri kullanılarak implant baş bölgesi tespiti ve sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Veri dengesizliği nedeniyle bazı sınıfların diğerlerinden daha iyi temsil edildiği sınıf ağırlıklandırma tekniği de kullanılmıştır. Bu tekniğin modelin sınıflandırma performansını önemli ölçüde artırdığı tespit edilmiştir. Karşılaştırma sonucunda sınıf ağırlıklandırmalı YOLOv5l modelinin [email protected], [email protected]:0.95, kesinlik, duyarlılık ve F1-ölçütü değerlerinde en yüksek performansı gösterdiği görülmüştür ve bu değerler sırasıyla 98.3, 85.9, %97.0, %95.7 ve %96.3 olarak elde edilmiştir. Önerilen YOLOv5l modeli, literatürdeki diğer hibrit makine öğrenmesi yaklaşımlarına göre düşük maliyetli ve yüksek performanslı bir çözüm sunmaktadır. Bu sayede, YOLOv5 modellerinin omuz implantlarının tespit ve sınıflandırmasında değerli bir araç olarak etkinliği gösterilmiştir. Ayrıca, önerilen sistem sayesinde radyologlar ve cerrahlar için verimli ve güvenilir analiz süreçleri sunulması ve iş yükünün azaltılması beklenmektedir.
Keywords : Derin Öğrenme, Total Omuz Artroplastisi, X-ray, YOLOv5