YOLOV11 MODELLERİ İLE MİKROSKOBİK GÖRÜNTÜLERDEN İDRAR SEDİMENT PARÇACIKLARININ TESPİTİ

Abstract

Böbrek hastalıkları, böbrek taşları ve diğer idrar yolu enfeksiyonlarının teşhisi ve tedavisi için idrardaki sediment parçacıkların analiz edilmesi ve incelenmesi kritik önem taşımaktadır. İdrar tahlili örneklerinin toplanması ve analizinin manuel yapılması insan gücü ve zaman gerektirdiği için beşerî hata riski taşımaktadır. Bu sorunların üstesinden gelmek için Evrişimli Sinir Ağlarına (CNNs) dayanan gelişmiş bir derin öğrenme modeli olan YOLOv11’in beş farklı varyantı ilk kez bu çalışmada idrar sediment parçacıklarının tespiti kullanılmıştır. YOLOv11’nin beş varyantı (YOLOv11n, YOLOv11s, YOLOv11m, YOLOv11l, YOLOv11x) ile mikroskobik idrar parçacıkların görüntüleri yedi kategoride (erythrocyte, leukocyte, epithelial cell, crystals, cast, mycete, epithelial nuclei) incelenmiştir. 5376 idrar sediment görüntüsünden oluşan veri kümesi için yapılan değerlendirmelerde, tüm varyantlar arasında YOLOv11s 0.5 IoU eşiğinde %89.6’lık mAP ile en yüksek değeri elde ederken, YOLOv11l ise %89.4 mAP değeri ile ikinci yüksek performansı göstermiştir. Görüntü başına tespit hızı ise YOLOv11s ve YOLOv11l için sırasıyla 6.7 ms ve 23.3 ms olarak elde edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar, mikroskobik görüntülerden idrar sediment parçacıklarının tespit edilmesi için YOLOv11 modelinin uygulanabilme potansiyelini vurgulamaktadır.