Derin öğrenme teknikleri kullanılarak ratlarda östrus dönemlerinin YOLOv5 modeli ile sınıflandırılması

Evrişimsel Sinir Ağları tabanlı derin öğrenme teknikleri kullanılarak dişi ratlarda uterus görüntüleri kullanılarak östrus evrelerinin doğru bir şekilde sınıflandırılması amaçlanmıştır. İnsanlarda 28 günlük menstrüel döngünün, ratlarda 4-5 günde bitmesinden dolayı, özellikle kadın üreme sistemi ile ilgili çalışmalar başta olmak üzere; model organizma olarak birçok çalışmada bu hayvan türü deney hayvanı olarak tercih edilmektedir. Çalışmada, dişi ratların uterus dokusuna ait Hematoksilen Eozin ile boyalı kesitlerin, ışık mikroskobunda görüntüleri alınmıştır. Elde edilen görüntüler ile ratlardaki östrus dönemleri histolojik olarak sınıflandırılmıştır. Yapılan incelemenin ardından uterus kesitlerinden elde edilen görüntülerde ratlardaki östrus dönemlerinin sınıflandırılmasında yapay zeka tabanlı bir model önerilmiştir. Çalışmada östrus dönemi proöstrus, östrus, metöstrus ve diöstrus olmak üzere dört faz olarak sınıflandırılmaktadır. Önerilen modelde YOLOv5 algoritmasına ait YOLOv5n, YOLOv5s, YOLOv5m gibi alt modellerin sınıflandırma başarısı histolojik sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. YOLOv5m modeli ile sınıflandırmada %98.3 oranında doğruluk,% 99 oranında kesinlik, % 98 oranında duyarlılık ve % 98 oranında F1-puan değerleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen modelin mikroskobik görüntülerin analizinde uzman patologlara ikinci bir görüş desteği sağlayacağını göstermektedir.