El bileği x-ray grafilerinde derin nöralağlar ile pediatrik kemik yaşı tayini: Türk popülasyon örneklem çalışması
Pediatric bone age assessment using deep neural networks from wrist x-rays: Turkish population sample study
Yazar: SAMET ÖZTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. MUSA ATAY
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Bağcılar Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Giriş ve Amaç:
Kemik yaşı tayini (KYT) için en yaygın olarak kullanılan Greulich ve Pyle ile
Tanner-Whitehouse yöntemleri, popülasyondan, gözlemciler arası ve içi
değişkenliklerden önemli ölçüde etkilenmektedir. Otomatik KYT, hız, tutarlılık,
etkinlik sağlamaktadır. Kemik yaşı tayininde popülasyon, ırk ve cinsiyetin etkisini
değerlendiren veya ortaya koyan derin öğrenme algoritmalarına dair literatürde sınırlı
sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu bağlamda, geliştirilecek derin öğrenme
algoritmalarının Türk popülasyonu üzerindeki performans farklarını açıklayan ve
popülasyon düzeyinde model başarılarını artırmayı amaçlayan bir çalışma yürüttük.
Gereç ve Yöntem:
2012 Nisan ila 2023 Eylül arasında Bağcılar Eğitim ve Araştırma Hastanesi
HBYS kayıtlarında mevcut grafi raporları içeriğine göre "kemik yaşı" anahtar sözcük
grubu kullanılarak taranmıştır. Hastaların görüntüleri deneyimli bir radyolog
tarafından tekrar kontrol edilerek veri setine dahil edildi. Elde edilen tüm veriler kişisel
verilerin gizliliği prensibine bağlı kalınarak anonimize bir şekilde saklandı. Derin
öğrenme modelleri, Bağcılar kaynaklı 2776 ve RSNA kaynaklı 12843 röntgenle
birlikte ilgili raporları içeren bir veri tabanı kullanılarak eğitildi. En yüksek
performansı sergileyen modeller türetilerek test verilerinin kemik yaşı tahminleri elde
edildi. Modeller arasında en uygunu, modifiye edilmiş Inception V3 temelli olup
kemik yaşını değerlendirmek için 500x500 piksel düşük çözünürlüklü görüntülere
doğrudan regresyon uygulayan modeldir.
Bulgular:
Modelin kemik yaşını 6, 12, 18 ve 24 aydan az mutlak farklarla tahmin etme
oranları sırasıyla %44, %72, %86 ve %94 idi. Modelimizde güncel modellere benzer
şekilde ortalama mutlak hata değeri RSNA verisinde 6,9 ay bulunmuştur.
Sonuç:
Bu çalışmamızda Türk popülasyonu barındıran bir model geliştirmiş olduk.
Modelimizde uyguladığımız regresyon yüksek doğrulukla sonuç vermektedir. Kemik
yaşı tayininde daha doğru ve verimli kaynak kullanımı açısından hekimlere yardımcı
olacağını düşünüyoruz.
Anahtar Kelimeler:
Kemik yaşı tayini; derin öğrenme; yapay zeka; evrişimsel sinir ağları

Abstract:
Introduction and Aim:
Greulich and Pyle and Tanner-Whitehouse methods for bone age assessment
(BAA) are prone to variations due to population, inter-observer, and intra-observer
factors. Automated BAA offers speed and consistency, but scant literature explores
the impact of population, race, and gender on bone age assessment through deep
learning. This study focuses on elucidating performance variations in deep learning
algorithms tailored for the Turkish population, aiming to enhance model efficacy at
the population level. The research aims to uncover nuanced influences of demographic
factors on bone age assessment through this targeted approach.
Materials and Methods:
The reports obtained from Bağcılar Training and Research Hospital's Health
Information Management System records, spanning from April 2012 to September
2023, underwent systematic scanning using the "bone age" keyword group for content
analysis. Patient images were reassessed by an experienced radiologist and
subsequently incorporated into the dataset. All collected data strictly adhered to
anonymization principles to ensure compliance with personal data privacy regulations.
Deep learning models were trained using a database that included 2776 hand
radiographs from Bağcılar and 12843 from RSNA, along with their corresponding
reports. Bone age assessments were generated from models exhibiting the highest
performance. The optimal model, based on a modified Inception V3, applied
regression to the 500x500 pixel low-resolution images to assess bone age.
Results:
The model demonstrated success rates in estimating bone age with absolute
differences less than 6, 12, 18, and 24 months, reaching 44%, 72%, 86%, and 94%,
respectively. The mean absolute error was determined to be 6.9 months in the RSNA
dataset.
Conclusion:
The study introduces a model tailored for the Turkish population, contributing
to advancements in bone age assessment methodologies. Regression application in our
model yielded high accuracy, presenting valuable support for healthcare professionals
to achieve more precise and resource-efficient determination of bone age.
Keywords:
Bone age assessment; deep learning; artificial intelligence; convolutional neural
network