Manyetik rezonans görüntülemede saptanan vertebra korpus lezyonlarının ayırıcı tanısında derin öğrenme tabanlı yapay zekanın etkinliğinin değerlendirilmesi

Giriş ve Amaç: Omurga (vertebra) hastalıkları insan ömrünün uzamasıyla birlikte oldukça yaygın olarak görülmektedir. Vertebra korpusunda, metastazlar, en sık görülen malign hastalık grubudur. Hemanjiomlar, en sık izlenen benign tümörlerdir. Bunun dışında çökme kırıkları ve spondilodiskit oldukça sık görülmektedir. Bu hastalıkların tanısında MRG altın standarttır ancak lezyonların benzer görüntüleme özellikleri gösterebilmesi ayırıcı tanıda güçlük oluşturabilmektedir. Biz bu çalışmamızda, tedavi yaklaşımları ve prognozu birbirlerinden oldukça farklı olan bu antitelerin ayırıcı tanısında MRG kullanarak derin öğrenme modellerinin etkinliğini değerlendirmeyi amaçlamaktayız. Gereç ve Yöntem: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Tıp Fakültesi Eğitim ve Araştırma Hastanesinde Ocak 2019- Mart 2024 tarihleri arasındaki hastalar geriye dönük olarak incelendi. Herhangi bir klinik gerekçeyle, 1.5 T (Tesla) MR cihazında torakal ve lomber spinal MRG çekimi yapılan hastaların görüntüleri taranarak toplamda 235 hastaya ait 392 vertebra korpus lezyonu çalışmaya dahil edildi. Çalışma için uygun görüntü verileri sagittal planda çekimi yapılmış T1 ve T2 ağırlıklı sekanslardan elde edilip kaydedildi. Tüm görüntüler standart boyutta düzenlendi. Standartize edilmiş görüntülerden T1 ve T2 ağırlıklı görüntüler için iki ayrı veri seti oluşturuldu. Patoloji grupları metastaz, akut çökme kırığı, hemanjiom, atipik hemanjiom ve spondilodiskit olarak sınırlayıcı kutu ile işaretlenerek belirlendi. 181 hastanın görüntülerinden oluşturulan veri seti %80 eğitim ve %20 doğrulama olarak ikiye ayrıldı. Ek olarak test amacıyla 54 hastanın görüntüleri kullanıldı. Görüntü ön işleme aşamalarının ardından YOLOv8 derin öğrenme modeli kullanılarak tespit ve sınıflandırma işlemi gerçekleştirildi. Bulgular: Test seti sonuçlarına göre; T1 ve T2 ağırlıklı görüntülerden elde edilen veri setleri için mAP (B) değeri sırasıyla 0,82 , 0,86, mAP (M) değeri sırasıyla 0,83, 0,85'tir. Kesinlik (B) değeri sırasıyla 0,85 ve 0,86, kesinlik (M) değeri sırasıyla 0,81 ve 0,82 elde edilmiştir. Geri çağırma (B) değeri sırasıyla 0,82, 0,84 ve geri çağırma (M) değeri 0,84 ve 0,82 olarak bulunmuştur. F1 skoru sırasıyla 0,82 ve 0,83 olarak tespit edilmiştir. Doğruluk oranı T1 veri seti için 0,84 ve T2 veri seti için 0,85'tir. Sonuç: Derin öğrenme modelleri vertebra korpus lezyonlarının ayırıcı tanısında yüksek başarı performansı göstermektedir. Bu sonuçlar derin öğrenme mimarilerinin, görüntüleme analizleri gerçekleştirerek tanısal süreçlerde değerli bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Derin öğrenme yaklaşımları, vertebra korpus lezyonlarının tespitinde ve ayırıcı tanısında klinik uygulamalar için güçlü bir destek sunarak hasta bakımını iyileştirme potansiyeline sahiptir. Anahtar Kelimeler: Vertebra korpus lezyonları, manyetik rezonans görüntüleme, derin öğrenme, tespit, sınıflandırma, ayırıcı tanı