KaryoAI Yapay Zekâ Modeli: Nasıl Çalışır?
KaryoAI’nin kromozom segmentasyon modeli, metafaz görüntülerindeki her kromozomu ayrı bir örnek olarak bulur ve konturunu çıkarır. Model, Ultralytics YOLO11 örnek segmentasyon mimarisi temel alınarak, tarafımızdan toplanan ve kromozom kromozom elle etiketlenen kendi veri setimizle eğitilmiştir. Segmentasyonun ardından eksen, sentromer, ölçüm, eşleştirme ve karyotip adımları KaryoAI’nin kendi yazılımıyla, tarayıcınızda yürütülür.
Veri seti ve etiketleme
Veri seti, toplanan metafaz görüntülerinden oluşur. Her kromozom, çokgen maskesiyle tek tek elle etiketlenmiştir. Görüntüler eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayrılmıştır.
Veri artırımı
Çeşitliliği artırmak için her görüntüden çevirme ve 90° döndürmelerle beş varyant üretilmiştir. Eğitim sırasında ayrıca ölçek, kaydırma, renk ve parlaklık değişimleri uygulanmıştır. Kromozomlar belirli bir yöne bağlı olmadığı için bu dönüşümler gerçek görüntü çeşitliliğini iyi temsil eder.
Eğitim
Model, 1024 piksel çözünürlükte 150 epoch boyunca eğitilmiştir. Eğitim boyunca doğrulama başarımı izlenmiş ve en yüksek başarımlı ağırlıklar kullanılmıştır.
Sonuçlar (Large model)
Aşağıdaki değerler Large modelin, eğitimde kullanılmayan doğrulama görüntülerindeki sonuçlarıdır.
| Ölçüt | Değer | Anlamı |
|---|---|---|
| Kesinlik | 0,94 | Modelin kromozom dediği bölgelerin yaklaşık %94’ü gerçekten kromozomdur. |
| Duyarlılık | 0,92 | Gerçek kromozomların yaklaşık %92’si bulunur. |
| mAP50 (maske) | 0,958 | Bulma ve konturlamanın tek sayıda özeti (1,0 en iyi). |
| mAP50-95 (maske) | 0,743 | Daha sıkı örtüşme eşiklerinde kontur hassasiyeti. |



Sonuçlar görüntü kalitesine ve boyama koşullarına göre değişebilir.
Segmentasyondan ölçüme: otomatik analiz nasıl yapılır?
Model her kromozom için bir maske verir. Sonrasını KaryoAI’nin kendi JavaScript algoritmaları yürütür:
- Kontur: Model maskesi, alt-piksel doğrulukla yumuşatılmış, kapalı bir kontura dönüştürülür.
- Orta eksen: Kromozomun uçtan uca orta çizgisi çıkarılır. Kısa ve bloksu kromozomlarda enine kesitlerin orta noktaları, uzun ve kıvrık kromozomlarda iskelet ve en merkezi yol kullanılır. Ardından eksen konturun ortasına oturtulur ve uçlar maskenin gerçek uç bölgesiyle doğrulanır.
- Sentromer: Eksen boyunca iki profil çıkarılır: kromozomun genişliği ve görüntüdeki boyanma yoğunluğu. Birincil boğum, iki yandaki gövdelere göre en belirgin daralma ve soluk bant olarak seçilir. Kromozomun keskin kıvrıldığı yerler de ipucu sayılır; komşunun ısırdığı tek taraflı çentikler sentromer sayılmaz. Daralma belirgin değilse sonuç “belirsiz” işaretlenir ve soluk gösterilir.
- Ölçüm: Ölçek çubuğu bir kez işaretlendiğinde kısa kol, uzun kol, toplam boy, kol oranı, sentromerik indeks ve Levan (1964) sınıfı mikrometre cinsinden hesaplanır.
- Eşleştirme ve çıktılar: Homolog kromozomlar boy, sentromer konumu ve ene göre eşleştirilir. Karyogram, idiogram ve asimetri indisleri (Stebbins, Paszko, Peruzzi & Eroğlu) üretilir.
Her adımın sonucu kullanıcı tarafından kontrol edilebilir ve düzeltilebilir.
Bitişik ve üst üste binen kromozomlar
Mikroskop görüntülerinde kromozomlar sık sık birbirine değer ya da üst üste biner; bu, otomatik analizin en zor durumudur. KaryoAI bu durum için üç ayrı mekanizma sunar:
- Örtüşme tamamlama: Model, iki kromozom üst üste bindiğinde örtüşen pikselleri yalnızca birine verir; diğerinin maskesi “ısırılmış” çıkar. KaryoAI, komşuya değmeyen serbest kenarı güvenilir sayar, ısırılan kısmı kromozomun kendi eninde tamamlar ve yalnızca komşunun sahiplendiği bölgeleri doldurur.
- Kol eşleştirme: Birleşik leke (T, Y, X biçimi) iskelet grafına çevrilir ve kolların hangi kromozoma ait olabileceğine dair olası yorumlar puanlanır; en olası yorum ve alternatifleri sunulur.
- Kontur düzenleyicisi: Belirsiz bölge büyütülerek açılır; kromozomlar katmanlar halinde fırçayla düzeltilebilir.
Belirsiz bir durumu sessizce yanlış çözmek yerine kullanıcıya açıkça göstermeyi tercih ediyoruz.
Gizlilik ve çalışma biçimi
Model ONNX biçiminde tarayıcınızda çalışır; görüntüleriniz sunucuya gönderilmez. Small, Medium ve Large model seçenekleri bulunur.
Geliştirme süreci
Eğitim çalışmalarımız daha büyük ve daha çeşitli bir veri setinde devam etmektedir. Yeni modeller hazır oldukça uygulamaya eklenecektir.
Yapay zekâ çıktıları bir araştırma yardımcısıdır; sonuçların uzman tarafından kontrol edilmesi gerekir. KaryoAI araştırma ve eğitim amaçlıdır, tıbbi tanı aracı değildir.
Ücretsiz dene