İdrar Sedimenti Mikroskobi Görüntüleri Kullanılarak Derin Öğrenme Tabanlı İdrar Analizi için Sistem Geliştirilmesi ve Kullanım Etkinliğinin Araştırılması

Abstract

ÖZET Vücuttan alınan sıvı örneklerinin (kan, idrar ve vücut içi boşluklarından alınan sıvılar vb.) test edilmesi ve sonuçlarının raporlanması görevi biyokimya laboratuvar çalışanları tarafından gerçekleştirilir. Laboratuvarlarda çalışanlar kan sayım, pH metre, otoanalizör, mikroskop gibi birçok cihazı kullanmakta ve bu gibi cihazlardan hem otomatik hem de manuel olarak ölçümler yapmaktadırlar. Hasta sayısının fazla olması durumunda iş yükünde artış, manuel yapılan ölçümlerde de hatalar olabilmektedir. Özellikle manuel olarak yapılan test ve ölçümlerin otomatikleştirilmesi önem kazanmaktadır. Hastalara uygulanan başlıca testlerden biri Tam idrar tahlilidir(TİT). TİT, böbrek, üriner sistem hastalıkları ile hastalığın seviyesini, hastada herhangi bir sorun olup olmadığını anlamak için kullanılır. Test görsel, kimyasal ve mikroskobik incelemelerden oluşur. Mikroskobik inceleme manuel olarak yapılabildiği gibi daha yüksek teknolojik cihazlar kullanılarak ta yapılabilmektedir. Özellikle mikroskobik incelemenin manuel yapılması, ölçümlerin kaydedilmesi zor, yorucu, ciddi bilgi ve emek gerektiren bir süreçtir. Bu projede, SBC (Single Board Computer) üzerinde çalışan yapay zeka tabanlı görüntü işleme yazılımı (YOLOv5) yardımıyla idrar sedimentinde ki hücrelerin sınıflandırılması ve sayılması gerçekleştirilmiştir. Proje kapsamında idrar görüntülerindeki 8 farklı partikül (silendir, bakteri, mantar, eritrosit, lökosit, kristal, epitel ve diğer hücreler) tespitine odaklanılmıştır. Elde edilen sonuçların uzmana (doktor, sağlık personeli,?) sunulması için hem masaüstü tabanlı hemde Android tabanlı bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yapay zekâ tabanlı sistem, binoküler kameralı mikroskop cihazdan alınan görüntüleri analiz etmektedir.