Makine öğrenmesi yöntemleri ile sakrum kemiği üzerine bir karar destek sisteminin oluşturulması

Kaudal epidural enjeksiyon, genellikle sakro-ilyak bölgesindeki ortopetik yaralanmalar ve kırılmalar ile kronik sırt ağrısıyla mücadelede bilinen ve sıklıkla uygulanan en iyi anestezi tekniğidir. Sakral hiatusun (SH) şekli ve boyutundaki farklılıklar nedeniyle sınıflandırılması çok önemli ve zorlu bir iştir. Klinik olarak cerrahların hızlı ve doğru seçimler yapması gereken travmalarda önemlidir. Geçmişteki çalışmalar, SH sınıflandırması için morfometrik ve istatistiksel analizlere odaklanmıştır. Bu nedenle SH türlerinin makine öğrenimi yöntemleriyle otonom olarak doğru ve hızlı sınıflandırılması hayati önem taşımaktadır. Bu amaçla, Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Sakrum Kemiği Üzerine Bir Karar Destek Sisteminin Oluşturulması başlıklı tez çalışmasında, yeni bir SH sınıflandırma yaklaşımı olan Çok Aşamalı Süreç (MSP) önerilmiştir. Başlangıçta; sakrumun bilgisayarlı tomografi taramalarından, manuel özellik çıkarımlarıyla küçük bir tıbbi tablosal veri seti elde edildi. Sonraki aşamada, bu veri seti Üreten-Ayrıştıran Ağı (GAN) aracılığıyla sentetik olarak artırıldı ve geleneksel makine öğrenimi sınıflandırıcılarına uygulandı. MSP yaklaşımının üçüncü aşamasında; sentetik olarak artırılan tablosal özellikleri, görüntülere dönüştürmek için iki boyutlu (2B) bir gömme (yerleştirme) algoritması uygulandı. Son olarak; görüntüler, önceden eğitilmiş derin Evrişimsel Sinir Ağları'na (CNN) uygulandı. MSP yaklaşımının altı farklı CNN modeline uygulanması sonucunda, yaklaşık olarak %90 ile %93 arasında kayda değer sınıflandırma başarı oranları elde edildi. Önerilen MSP yaklaşımı; özellikle kemik sınıflandırmasına getirdiği yeni ve tıp alanına sağladığı bir çok yeniliğin yanında, derin modellerde karşılaşılan yetersiz veri seti sorununa da çözüm getirmiştir.