Hepatoselüler karsinom hastalarının manyetik rezonans görüntülerinde derin öğrenme tabanlı segmentasyon modellerinin karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of deep learning based segmentation models in magnetic resonance images of patients with hepatocellular carcinoma
- Tez No: 1021267
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVGÜL KÖSE
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, hepatoselüler karsinom, manyetik rezonans görüntüleme, segmentasyon, yapay zekâ, Deep learning, hepatocellular carcinoma, magnetic resonance imaging, segmentation, artificial intelligence
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, hepatoselüler karsinom tanılı hastalara ait manyetik rezonans görüntülerinde yapay zekâ temelli segmentasyon yöntemlerinin performansını değerlendirmek ve farklı derin öğrenme mimarileri ile T2 ve yağ baskılı T2 sekanslarının segmentasyon başarısı üzerindeki etkisini karşılaştırmaktır. Materyal ve Yöntem: Bu retrospektif çalışmada, Mayıs 2015-Eylül 2021 tarihleri arasında hastanemize başvuran 106 hepatoselüler karsinom hastasının manyetik rezonans görüntüleri incelendi. Değerlendirmelerde yalnızca T2 ve yağ baskılı T2 sekansları kullanıldı. Referans maskeler deneyimli radyoloji uzmanları tarafından ITK-SNAP yazılımında manuel olarak oluşturuldu. Tıpta dijital görüntüleme ve iletişim verileri neredeyse ham tarama verisi formatına çevrilerek aksiyel 2 boyutlu kesitlere ayrıldı ve yaklaşık 993 T2 ve 986 yağ baskılı T2 manyetik rezonans görüntü kesiti elde edildi. U-Net, Attention U-Net, U-Net+, U²-Net, ResU-Net, U-Net 3+ ve DeepLabV3 modelleri aynı eğitim, validasyon ve test bölünmeleri ile eğitildi; başarı Dice, Jaccard, precision, recall, F1-skoru ve ROC-AUC metrikleri ile değerlendirildi. Bulgular: Yağ baskılı T2 sekansı, çoğu modelde T2 sekansına göre daha yüksek ve daha tutarlı segmentasyon performansı sağladı. T2 test setinde en yüksek Dice değerleri ResU-Net (0.792), DeepLabV3 (0.791) ve U²-Net (0.790) ile elde edildi. Yağ baskılı test setinde ise en yüksek performans DeepLabV3 modelinde gözlendi (Dice: 0.829; Jaccard: 0.742). Sonuç: Hepatoselüler karsinom segmentasyonunda hem derin öğrenme mimarisi hem de kullanılan manyetik rezonans görüntüleme sekansı belirleyicidir. Yağ baskılı T2 sekansı ve DeepLabV3 mimarisi birlikte değerlendirildiğinde en başarılı ve en dengeli sonuçlar elde edilmiştir. Bu bulgular, uygun sekans seçimi ile güçlü mimari kullanımının segmentasyon performansını anlamlı biçimde artırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Objective: The aim of this study is to evaluate the performance of artificial intelligence-based segmentation methods on magnetic resonance images of patients diagnosed with hepatocellular carcinoma and to compare the effect of different deep learning architectures on the segmentation success of T2 and fat-suppressed T2 sequences. Materials and Methods: In this retrospective study, magnetic resonance images of 106 hepatocellular carcinoma patients who presented to our hospital between May 2015 and September 2021 were analyzed. Only T2 and fat-suppressed T2 sequences were used in the evaluations. Reference masks were manually created by experienced radiologists using the ITK-SNAP software. Digital imaging and communications in medicine data were converted to the nearly raw raster data format, divided into axial 2D slices, and approximately 993 T2 and 986 fat-suppressed T2 magnetic resonance imaging slices were obtained. The U-Net, Attention U-Net, U-Net+, U²-Net, ResU-Net, U-Net 3+, and DeepLabV3 models were trained using the same training, validation, and test splits; performance was evaluated using Dice, Jaccard, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC metrics. Results: The fat-suppressed T2 sequence provided higher and more consistent segmentation performance compared to the T2 sequence in most models. The highest Dice values in the T2 test set were achieved by ResU-Net (0.792), DeepLabV3 (0.791), and U²-Net (0.790). In the fat-suppressed T2 test set, the highest performance was observed in the DeepLabV3 model (Dice: 0.829; Jaccard: 0.742). Conclusion: Both the model architecture and the magnetic resonance imaging sequence used are critical factors in hepatocellular carcinoma segmentation. The most successful and balanced results were obtained when the fat-suppressed T2 sequence and the DeepLabV3 architecture were evaluated together. These findings demonstrate that the use of a robust architecture, combined with appropriate sequence selection, significantly improves segmentation performance.
Benzer Tezler
- Hepatosellüler karsinomlu hastalarda gadoksetik asit kontrast ajan kullanılarak yapılan manyetik rezonans görüntülemede histopatolojik gradelemenin radyomiks analizi ile öngörülmesi
Gadoxetic acide-enhanced magnetic resonance imaging radiomicsfeatures for predicting histopathological grade of hepatocellular carcinoma
BIŞAR AKBAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Radyoloji ve Nükleer TıpÇukurova ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN TUĞSAN BALLI
- Hepatosellüler karsinomda ilaç salınımlı mikrosferlerle transarteriyel kemoembolizasyon (DEB-TAKE) tedavisinin etkinliğinin retrospektif değerlendirilmesi
Retrospective evaluation of the efficiency of drug eluting beads transarterial chemoembolization (DEB-TACE) treatment in hepatocellular carcinoma
MEHMET TONKAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Radyoloji ve Nükleer TıpBursa Uludağ ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER FATİH NAS
- Karaciğer kitlelerinin ayırıcı tanısında lı-rads klasifikasyon sisteminin tanısal değerinin incelenmesi ve yeni algoritma önerisi
The diagnostic value of li-rads classification system in the differential diagnosis of liver masses and new algorithm proposal
ÖNDER ERASLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR ERGUN
- Hepatoselüler karsinomun risk faktörleri: Cerrahpaşa Tıp Fakültesi deneyimi
Risk factors for hepatocellular carcinoma: the experience of a single center in istanbul, Turkey
MUHARREM COŞKUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
Gastroenterolojiİstanbul Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEBATİ ÖZDEMİR
- Hepatosellüler karsinomada demografik, etyolojik, klinik özellikler ve laboratuvar özellikleri
Demographic, etiologic, clinical and laboratory features of hepatocellular carcinoma
TUBA ERSAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
GastroenterolojiSağlık Bakanlığıİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA LAİKA KARABULUT