Şüpheli fraktürlerin ve fissürlerin bilgisayar destekli yöntemler ile tespiti

X-ışını görüntüleri (radyografiler) kemiklerdeki ve insan vücudunun diğer organlarındaki sorunları tespit etmenin en yaygın yolları arasındadır. Bazı durumlarda özellikle radyolog tecrübesine bağlı olarak şüpheli fraktürlere doğru şekilde tanı koyulamadığından hastaya yanlış tedaviler uygulanabilmektedir. Bu nedenle tedavinin ilk basamağı olan fraktür/fissür tespiti önem arz etmektedir. Gerçekleştirilen bu çalışma, adli vakalarda veya deneyimli radyologlara/ortopedistlere erişimin kısıtlı olduğu acil servislerde klinisyenin bir kırığı doğru ve hızlı bir şekilde teşhis etmesine imkân vermeyi, klinisyene yardımcı olmayı ve performansını artırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca bu çalışma ile son yıllarda geliştirilen state-of-the art (teknoloji harikası) modeller arasında yerini alan EfficientNet' mimarisinin kemik kırıklarını sınıflandırmadaki performansı araştırılmıştır. Bu doğrultuda MURA veri setinden faydalanarak dirsek, parmak, ön kol, el, humerus, omuz, bilek kemiklerindeki kırıkların tespit edilmesi ve klinikte kullanılabilmesi için internet üzerinden erişim sağlanabilen derin öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmada RF(random forest) ve lojistik regresyon(LR) sınıflandırma algoritmaları ile ResNet50 ve EfficientNet-B7 mimarisine sahip modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin MURA görüntüleri ve klinikten alınan görüntülerdeki doğruluk oranları araştırılmıştır. MURA veri setinde dirsekte %82.4, parmakta %79.9, önkolda %86.4, elde %83.5, humerusta %86.5, omuzda %77.4 ve bilek görüntülerinde %83.2 doğruluk oranı; klinik görüntülerde ise parmakta %80.3, önkolda %87.9, humerus görüntülerinde ise %96.2 kayda değer doğruluk oranı elde edilmiştir.