Derin öğrenme yöntemleri ile el bilek grafisinden kemik yaşının tahmini

Yaş tespiti medikal alanda, çocukluk çağında, büyüme ve gelişmenin takibinde, çocuklarda büyümeyi ve gelişmeyi etkileyen çeşitli hastalık durumlarında, adli tıpta, yaşa göre cezai sorumluluk durumlarında, evlilik, askere alınma, rekabetçi sporlarda ve işe başlama durumlarında, mültecilerde, çocuk erişkin ayrımında bulunmak gibi birçok farklı konuda istenebilmektedir. Bu tez çalışması ile pediatrik kemik yaşı tahmini için radyologların iş akışını hızlandıracak, sol el bilek grafilerinden derin öğrenme teknolojisi kullanılarak bilgisayar temelli bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Bu çalışmada kullanılan veri setleri Kütahya ilinden temin edilen görüntülerden ve literatürde public olarak dağıtılan RSNA veri setinden oluşmaktadır. Veri seti Kütahya sağlık bilimleri üniversitesi rektörlüğün'den etik kurul izni ile alınmıştır. Çalışmada 18 yaş üstü ve 18 yaş altı şeklinde iki farklı senaryo için denemeler gerçekleştirilmiştir. 18 yaş altı için yapılan çalışmada derin öğrenme metotlarından IncepitonV3, MobileNetV2, EfficientNetB4 ve modifiye edilmiş IncepitonV3 modellerinin performansları karşılaştırılmıştır. 18 yaş altı sonuçlara bakıldığında veri setimiz üzerinde modifiye edilmiş IncepitonV3 transfer derin öğrenme yöntemi ile MAE=4,3, RMSE=5,76, R2=0,99 olarak bulunmuştur. Önerilen InceptionV3 transfer öğrenme modeli ile public olarak dağıtılan veri seti üzerinde MAE=5.75, RMSE=7.42 ve R2=0.96 olarak tespit edilmiş olup literatürde bu veri seti üzerinde yapılan çalışmalar arasında ki en iyi sonuçlardan biri elde edilmiştir. Bu çalışma ile modellerin cinsiyetlere ve yaş gruplarına göre farklılıkları ölçülmüştür. Ayrıca bu çalışma Türkiye'den toplanan el bilek grafi veri seti ile yapılan ilk derin öğrenme çalışmalarından biridir. Bu çalışma el bilek grafilerinden kemik yaşı tespitinde kullanılmak üzere yeni bir veri seti oluşturulmuş olup, yeni bir model tavsiye edilmiştir. Bu çalışmada yapılan diğer bir çalışma ise 18 yaş üstündeki bireylerin el bilek görüntülerinden kemik yaşının tespitine yönelik olarak yapılmıştır. Literatürde 18 yaş üstündeki bireylerin sol el bilek grafilerinden erişkin bireylerde yaş tespitinin derin öğrenme yöntemleri ile yapıldığına dair herhangi bir araştırmaya rastlanmamıştır. Bu çalışma ile 18 yaş üzeri bireylerde yaş tespiti derin öğrenme yöntemleri (DenseNet201, InceptionV3, ResNet50V2) ile yapılmıştır. Tarafımızca oluşturulan veri setinin kullanılması ile erkeklerde MAE=1,666, RMSE=2,665, R2=97,32 ve kadınlarda MAE=2,044, RMSE=3,069, R2=96,84 performans sonuçları gözlenmiştir. Bu çalışmada kullanılan yöntem ve bulunan sonuçlar bu alanda yapılan ilk çalışmadır. Bu sonuçlar ışığında bu çalışmada kullanılan metot bize derin öğrenme metotlarının 18 yaş üstü bireylerde kemik yaşı tespitinde yardımcı bir araç olarak kullanılabileceğini göstermiştir