Gelişimsel kalça displazisini tespit etmek için ana standart ultrasonik görüntülemedir. Ancak bu teknik operatöre ve dış faktörlere bağlıdır. Bu çalışmada değişkenliği ortadan kaldırmak ve hataları en aza indirmek için yapay zekâ tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Derin öğrenme modeli ilk olarak 3 temel anatomik yapının bulunduğu alanı segmentlere ayırır, daha sonra segmente edilen alanı özelliklerine göre sınıflandırarak 2 aşamalı bir derin öğrenme modeli oluşturur. 3 temel anatomik yapı segmente edildikten sonra ultrason görüntüsünün analiz edilebilirliği kontrol edilir. Ultrason görüntüsünün analiz edilebilirliğinin kontrolü için önce 3 temel anatomik yapının tespit edilip edilmediği kontrol edilmektedir. 3 temel anatomik yapı tespit edilmişse, iliak kemiğin taban çizgisine paralelliği kontrol edilerek US görüntüsünün analiz edilebilirliği kontrol edilmektedir. Geliştirilen sistemde toplam 840 görüntü kullanılmıştır. Sistem US görüntülerinin kullanılabilirliğini %96 doğrulukla karar verdiği gözlemlenmiştir. Geliştirilen sistemin gelişimsel kalça displazisi tanısında doğruluk ve hız açısından doktorlara yardımcı olacağı düşünülmektedir.
: Derin Öğrenme Gelişimsel Kalça Displazisi Konvolüsyonel Sinir Ağları Maskeli Bölge Tabanlı Evrişimli Sinir Ağı U-NET
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Yapay Görme, Yapay Zeka (Diğer) |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 22 Temmuz 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 16 Ağustos 2024 |
Gönderilme Tarihi | 26 Haziran 2023 |
Kabul Tarihi | 26 Kasım 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 40 Sayı: 1 |