Derin öğrenme kullanılarak fundus fotoğraflarında Weiss halkasının otomatik tespiti ve segmentasyonu

Gözdeki küçük halkaların neden önemi var

İlerleyen yaşla birlikte birçok kişi görmelerinde yeni “sinek uçuşmaları” fark eder. Çoğu zararsızdır, ancak bazıları nadiren de olsa retina yırtılmalarına ve hatta körlüğe yol açabilecek değişimlerin işareti olabilir. Bu tür değişimin en belirgin işaretlerinden biri, gözün içinde Weiss halkası adı verilen küçük, halka biçimli bir noktadır. Ancak gündelik göz fotoğraflarında bu halka soluk olabilir ve uzmanlar için bile —özellikle bilgisayarlar için— kolaylıkla gözden kaçabilir. Bu çalışma, standart retina fotoğraflarında Weiss halkalarını tespit etmeyi ve etrafını çizmeyi öğrenen yeni bir yapay zeka (YA) sistemini tanımlıyor; böylece rutin görüntüler klinik ve araştırma açısından daha zengin bir bilgi kaynağı haline gelebilir.

Rutin göz fotoğraflarındaki ince bir ipucu

Gözün içi, yaşlandıkça retinadan yavaşça ayrılan berrak bir jel ile doludur; buna posterior vitreus dekolmanı denir. Bu ayrılma tamamlandığında, optik sinir başının önünde yüzen bir doku halkası bırakabilir: Weiss halkası. Var olması, ayrılmanın tamamlandığını gösterir ve ani ışık çakmaları veya sinek uçuşmaları olan bazı hastalarda retinanın küçük yırtılmalara daha yatkın olduğu bir zaman dilimini işaret edebilir. Yine de Weiss halkaları her zaman görünür değildir, kameranın görüş alanının dışında kalabilir ve sıklıkla belirsiz gölgeler gibi görünür. Yaygın retinal hastalıkları bulmak üzere eğitilmiş geleneksel YA sistemleri büyük ölçüde bu yapıları görmezden gelmiş veya onları artefakt olarak yanlış yorumlamıştır; böylece önemli bir bilgi parçası kullanılmamış kalmıştır.

Bilgisayarlara halkayı öğretmek

Araştırmacılar birkaç açık veri tabanından 582 renkli göz fotoğrafı topladı ve üç göz uzmanından hangi görüntülerde Weiss halkası olduğunu etiketlemelerini ve halkasının sınırını dikkatlice çizmelerini istediler. Böylece 194 halkalı ve 388 halkasız görüntü elde edildi. Ardından iki parçalı bir YA sistemi kurdular. Bir kısım, segmentasyon ağı, halkanın her görüntüde piksel piksel nerede olduğunu gösteren bir harita çizmeyi öğrendi. Diğer kısım, sınıflandırma ağı, resimde genel olarak halka olup olmadığına karar vermeyi öğrendi. İkinci bir sınıflandırıcı yalnızca segmentasyon maskesini inceleyerek işaretli alanın gerçekten bir halka gibi görünüp görünmediğini değerlendirdi. Son olarak basit bir istatistiksel model, iki sınıflandırma puanını tek bir nihai tahminde birleştirdi.

Sistemin performansı nasıldı

Eğitim sırasında YA’nın hiç görmediği ayrılmış bir test kümesinde, halka sınırlandırma ağı uzmanların çizimleriyle makul ölçüde örtüşen haritalar üretti; özellikle daha net olgularda bu örtüşme iyiydi. Ağ özellikle hassastı, gerçek halkaların çoğunu yakaladı, ancak bazen yansıma veya arka plan dokusu halkayı taklit ettiğinde ek bölgeleri işaretledi. Segmentasyon çıktısı görüntü düzeyi sınıflandırıcısıyla birleştirildiğinde genel tespit performansı iyileşti. Birleştirilmiş sistem, halka ve halkasız görüntüleri yaklaşık 0.90 gibi yüksek bir eğri altı alan (AUC) değeri ve sağlam doğrulukla doğru biçimde ayırt etti; ayrıca halkasız görüntüleri dışlama konusunda da iyi bir yetenek gösterdi. Görsel ısı haritaları modelin esas olarak Weiss halkalarının tipik olarak görüldüğü optik sinir çevresine odaklandığını doğruladı; bu da modelin tesadüfi desenler yerine klinik olarak anlamlı ipuçlarını kullandığına dair güven verdi.

Bakım ve araştırma için olası etkileri

Yazarlar bu aracın ani ışık çakmaları veya sinek uçuşmaları bildiren birinin tam bir göz muayenesinin veya ileri görüntülemelerin yerine geçmediğini vurguluyor. Standart fotoğraflar retinanın yalnızca bir bölümünü kapsar ve vitreus dekolmanı olan birçok kişide görünür bir halka hiç ortaya çıkmaz. Bunun yerine sistem bir yardımcı olarak sunuluyor: büyük tarama programlarında daha yakından incelenmek üzere görüntüleri işaretleyebilir, stajyerlerin ince halkaları tanımayı öğrenmesine yardımcı olabilir ve araştırmacıların arşivlenmiş binlerce fotoğrafı tarayarak halkaların ne sıklıkla ortaya çıktığını ve yaş, cerrahi veya diğer göz hastalıkları gibi faktörlerle nasıl ilişkili olduğunu incelemelerini sağlayabilir. Çalışma kamuya açık sınırlı sayıda görüntü kullandığı için, geniş açılı görüntüleme veya üç boyutlu taramalarla karşılaştıran daha büyük, gerçek dünya denemeleri bu yaklaşım klinikte güvenle kullanılmadan önce gerekli olacaktır.

Büyük veri potansiyeli taşıyan küçük bir halka

Basitçe söylemek gerekirse, bu çalışma bir bilgisayarın gözdeki küçük bir yüzen halka hakkında sadece “evet ya da hayır” demeyi değil, aynı zamanda noktanın nerede olduğunu da çizmeyi öğrenebileceğini gösteriyor. Sistem hâlâ bir kavram kanıtı ve tanısal bir yetki değilken, sıklıkla gözden kaçırılan bir özelliği devasa görüntü koleksiyonlarında aranabilir bir sinyale dönüştürme kapısını aralıyor. Uygun muayene ile birlikte ve dikkatli kullanıldığında, bu tür bir YA doktorların ve araştırmacıların yaşlanan gözün hikâyesini anlatan ince sinek uçuşmalarına daha fazla dikkat etmelerine yardımcı olabilir.

Atıf: Kim, H., Ryu, S.Y., Yoo, T.K. et al. Automated detection and segmentation of Weiss ring in fundus photography images using deep learning. Sci Rep 16, 13787 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44593-3

Anahtar kelimeler: Weiss halkası, retina görüntüleme, derin öğrenme, vitreus dekolman, tıbbi yapay zeka