Hafize KIZILKAYA, Fatma Nur ORTATAS, Kemal URETEN
Bozok Tıp Dergisi - 2026;16(1):115-125
Amaç: Bu çalışma, diz osteoartritinin Kellgren-Lawrence (KL) derecelendirmesinde önceden eğitilmiş derin öğrenme mimarilerini, düz radyografiler üzerinden ordinal-farkındalıklı bir çerçevede karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntemler: Osteoarthritis Initiative (OAI) veri setinde yer alan ve KL dereceleri 0-4 arasında etiketlenmiş 8260 diz radyografisi retrospektif olarak analiz edilmiştir. Veri seti önceden tanımlanmış eğitim (%70), doğrulama (%10) ve bağımsız test (%20) bölümlerinden oluşmaktadır. Beş önceden eğitilmiş evrişimsel sinir ağı mimarisi (VGG-16, ResNet-50, DenseNet-121, EfficientNetB0 ve InceptionV3) transfer öğrenme ile aynı eğitim koşulları altında uyarlanmıştır. KL derecelerinin sıralı yapısını modellemek amacıyla ordinal CORAL tabanlı kayıp fonksiyonu kullanılmıştır. Model seçimi beş katlı stratifiye çapraz doğrulama ile gerçekleştirilmiş ve birincil değerlendirme metriği olarak Quadratic Weighted Kappa (QWK) kullanılmıştır. İkincil ölçütler arasında doğruluk, dengeli doğruluk, makro-F1, sınıf bazlı duyarlılık ve kesinlik, karışıklık matrisi, ROC ve precision-recall analizleri yer almıştır. Klinik eşiklerde (KL >=2 ve KL >=3) karar eğrisi analizi uygulanmıştır. Nihai değerlendirme bağımsız test setinde yapılmıştır. Bulgular: Tüm mimariler benzer ordinal uyum göstermiştir. VGG-16 test setinde en yüksek QWK (0,830), makro-F1 (0,676) ve dengeli doğruluk (0,684) değerlerine ulaşmıştır. Orta ve ileri evrelerde (KL 3-4) performans daha yüksek, özellikle KL Evre 1'de duyarlılık daha düşüktür. Yanlış sınıflandırmalar çoğunlukla komşu dereceler arasında gerçekleşmiştir. ROC, PR ve karar eğrisi analizleri klinik faydayı desteklemiştir. Sonuç: Ordinal-farkındalıklı derin öğrenme yaklaşımı, diz osteoartritinin otomatik KL derecelendirilmesinde güvenilir sonuçlar sunmaktadır. Klinik genellenebilirlik için çok merkezli dış doğrulama gereklidir.
