Distal radius kırığı tespiti: Bilgisayar görüsü algoritmalarının karşılaştırılması

Distal radius kırıkları, acil servis ve ortopedi kliniklerinde en sık karşılaşılan iskelet yaralanmaları arasında yer almakta olup, tüm yaş gruplarında el bileği kaynaklı travmaların önemli bir bölümünü oluşturmaktadır. Yaygın görülmelerine rağmen, özellikle deneyimsiz klinisyenler tarafından, anatomik varyasyonlar ve radyografik karmaşıklık nedeniyle ince kırıklar sıklıkla gözden kaçırılmaktadır. Erken ve doğru tespit, uygun tedavinin sağlanması ve uzun vadeli fonksiyonel kayıpların önlenmesi açısından kritik öneme sahiptir. Önerilen çalışma, distal radius kırıklarının el bileği radyografileri üzerinde otomatik olarak tespit edilmesi ve lokalize edilmesi amacıyla geliştirilen derin öğrenme tabanlı bir sistemi sunmaktadır. Klinik iş akışlarını desteklemenin yanı sıra tıp eğitimi bağlamında da fayda sağlaması hedeflenen bu sistem kapsamında, Faster R-CNN, YOLOv8, YOLOv11, Mask R-CNN ve EfficientNet gibi modeller değerlendirilmiştir. Her bir model etiketlenmiş bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş ve doğrulanmış; hassasiyet, duyarlılık ve F1-skoru gibi standart metrikler üzerinden karşılaştırılmıştır. Bütün modellerin karşılaştırılmış başarısı açısından en iyi performansı EfficientNet göstermiş ve bu model, özel olarak geliştirilen bir Python uygulamasına entegre edilmiştir. Uygulama, kullanıcıların radyografileri yüklemesine, segmentasyon tabanlı tahminleri görüntülemesine ve tanısal geri bildirim göndermesine olanak tanıyarak, hem klinik hem de eğitim amaçlı kullanıma uygun bir yapı sunmaktadır. Sistemin tanısal potansiyelini değerlendirmek amacıyla, ortopedi uzmanları tarafından işaretlenen 40 ayrı radyografiden oluşan bir test veri kümesi kullanılarak ek bir değerlendirme gerçekleştirilmiştir. EfficientNet modeli, aynı görüntüleri manuel olarak değerlendiren beş adet altıncı sınıf tıp fakültesi öğrencisi ile karşılaştırılmıştır. Model, tüm temel metriklerde internleri geride bırakmış; %89 hassasiyet, %98 duyarlılık ve %93 F1-skoru elde etmiştir. Özellikle, insan katılımcıların zorlandığı lateral açıya ait radyografilerdeki tüm kırıkları doğru şekilde tespit edebilmiş ve her bir görüntü için bir saniyenin altında sonuç üretmiştir.