Otomatik avuç içi bölütlenmesinin gerçekleştirilmesinde farklı derin öğrenme modellerinin performanslarının incelenmesi

Tıbbi görüntüleme teknolojilerindeki ilerlemeler, özellikle derin öğrenme tabanlı yöntemlerin kullanımıyla, el bölütleme gibi spesifik görevlerde dikkat çekici başarılar elde etmiştir. El bölütleme, biyometrik doğrulama sistemlerinde kimlik tespiti için kritik bir öneme sahiptir. Avuç içi damar yapıları, parmak uzunlukları ve deri dokusu gibi benzersiz biyometrik özelliklerin doğru bir şekilde çıkarılması, el bölütleme algoritmalarının doğruluğuna bağlıdır. Bu tez çalışmasında, el bölütleme probleminin çözümü için oto kodlayıcı tabanlı U-Net, MA-Net, FPN ve PSP-Net modelleri, Vision Transformer, EfficientNet-B5 ve ResNet-34 omurgaları ile değerlendirilmiştir. Modeller, Doğruluk (ACC), Intersection over Union (IoU), Dice katsayısı ve F1 skor gibi metriklerle analiz edilmiştir. Sonuçlar, Vision Transformer ile entegre edilen U-Net modelinin bölütleme de en yüksek başarı sağladığını göstermiştir (IoU: 0.8917, Dice: 0.9892). MA-Net, ResNet-34 omurgasıyla kullanıldığında en yüksek doğruluk değerine (0.9921) ulaşmıştır. Ayrıca bu kombinasyon, en yüksek F1 skorunu (0.9584) da elde etmiştir. EfficientNet-B5, MA-Net ve FPN ile etkili sonuçlar sunmuştur. Çalışmanın sonuçları, derin öğrenme modelleriyle elde edilen bölütleme başarısının biyometrik doğrulama sistemlerinin güvenilirliğini artırabileceğini ortaya koymaktadır. Özellikle U-Net - Vision Transformer ve MA-Net – ResNet-34 kombinasyonları, elin bölütlenmesinde yüksek performans göstermiştir. Bu bulgular, el bölütleme uygulamalarında model ve omurga seçimlerinin kritik olduğunu vurgulamaktadır.