Gerçek Zamanlı Polip Tespiti: YOLOv5 ve YOLOv6'nın Hız ve Performans Analizi

Abstract

Kolorektal kanser, kolonoskopi sırasında gözden kaçan poliplerin bilgisayar destekli teşhis sistemi ile tespit edilmesiyle potansiyel olarak önlenebilir. Bu nedenle, endoskopi uzmanlarına yardımcı olmak amacıyla, polipleri gerçek zamanlı olarak tespit eden bir teşhis algoritması geliştirildi. Polip tespiti için you look only once v5 (yolov5) ve you look only once v6 (yolov6) modelleri kullanıldı. Açık kaynaklı verilere ek olarak, nesne tespiti modellerini eğitmek için yeni bir özel veri seti de kullanıldı. Sonuçlara göre, yolov5x ve yolov6l sırasıyla 0.896 ve 0.913 mean average precision 50 (mAP50) oranlarına ulaştı. Yolov5x ve yolov6l karşılaştırıldığında, yolov5x'in hassasiyet açısından daha iyi olduğu, yolov6l'nin ise duyarlılık açısından daha iyi olduğu sonucuna varıldı. Modeller diğer çalışmalardaki sonuçlarla karşılaştırıldığında, yolov5x 0.876 f1-skoru oranıyla diğer çalışmalardan daha iyi performans sergilerken, yolov6l 0.893 duyarlılık oranıyla diğer çalışmaları geride bıraktı.