Beyin metastazlarının derin öğrenmeyle sınıflandırılması
Classification of brain metastases with deep learning
- Tez No: 575267
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN METİN ERTUNÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mekatronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Kanser insan vücudunun bir organ veya dokusundaki hücrelerin kontrolsüz bir şekilde kendiliğinden çoğalması ile ortaya çıkan en ölümcül hastalıklardan birisidir. Kötü huylu kanserleri başladığı yerden yayılarak beyinde kanser hücreleri (beyin metastazı) oluşturabilirler. Kanser hastalarının %40'ından fazlasında beyin metastazı geliştiği görülmüştür. Günümüzde birincil beyin tümörleriyle aynı oranda görülmektedir. Manyetik rezonans görüntüleme (MRG) beyin tümörlerinin teşhisi, tedavi planlaması ve tedavi sonucunun değerlendirilmesinde en sık kullanılan tıbbi görüntüleme tekniklerinden birisidir. Bu çalışma kapsamında Kocaeli Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim dalı arşivinde bulunan ve beyin metastazı teşhisi konulmuş hastalara ait manyetik rezonans (MR) görüntüler kullanılarak beyin metastazının vücutta hangi organdan beyine yayıldığı tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada kullanılan MR görüntüleri Tıp Fakültesi doktorları tarafından PACS sisteminden seçilmiştir. Etiketli MR görüntülerden oluşan veri seti kullanılarak sınıflandırma yapılırken yapay zekâ tekniklerinden olan ve görüntü sınıflandırma ve segmentasyon problemlerinde sıklıkla kullanılan üç boyutlu evrişimli sinir ağları kullanılmıştır. Literatürde MR görüntüleri üzerine gerçekleştirilen çalışmalarda kullanılan modellerin aksine, dört farklı sekans aynı anda değil dört farklı evrişim işlemine tabi tutulduktan sonra sınıflandırma modeline gönderilmiştir. Yapılan sınıflandırma toplanan verilerin kısıtlı olması sebebiyle iki ve üç sınıflı olarak gerçekleştirilmiştir. İki sınıflı sınıflandırmada %81,48 ve üç sınıflı sınıflandırmada ise %74,07 doğruluk elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Cancerous cells are one of the most deadly diseases that occur in the uncontrolled self-proliferation of cells in an organ or tissue of human body. Malignant cancer cells can spread to brain from where they begin to form cancer cells (brain metastasis). Brain metastasis was observed in more than 40% of cancer patients. Today, it is seen in the same proportion as primary brain tumors. Magnetic resonance imaging (MRI) is one of the most frequently used medical imaging techniques for the diagnosis, treatment planning and evaluation of treatment outcome of brain tumors. Within the scope of this study, it has been tried to predict from which organ is spread to the brain by using magnetic resonance (MR) images of patients diagnosed as brain metastasis in the archives of Kocaeli University Medical Faculty Radiology Department. The MRI images used in the study were selected from the PACS system by specialist radiologists in the Faculty of Medicine. Three dimensional convolutional neural networks, which are commonly used in image classification and segmentation problems, are used for classification by using data set generated from labeled MRI images. In contrast to the models used in the studies carried out on MR images in the literature, four different sequences were sent to the classification model after four different convolution processes, not simultaneously. The classification was carried out as two and three classes because of the limited data collected. 81.48% success rate in the two-class classification and 74.07% success rate in the three-class classification is obtained, respectively.
Benzer Tezler
- Çoklu beyin metastazlarının stereotaktik radyocerrahi(SRS) tedavi planlarının dozimetrik olarak karşılaştırılması
Dosimetric comparison of stereotactic radiosurgery (SRS) treatment plans for multiple brain metastases
EBRU DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiSağlık Fiziği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLAL ACAR DEMİR
- Serebral metastatik kitlelerin perfüzyon MRG ile değerlendirilmesi
Evaluation of cerebral metastases with perfusion mri
OZAN BERK GÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Radyoloji ve Nükleer TıpSelçuk ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN CEBECİ
- Meme kanserinde Tc-99m V-DMSA (Pentavalan-Dimerkaptosüksinik Asid) sintigrafisi ile F-18 FDG PET/BT çalışmalarının karşılaştırılması ve sintigrafik çekimler esnasında meme yastığı ile pozisyonlanmış ve pozisyonlanmamışgörüntülerin karşılaştırılmalı değerlendirilmesi
Comparison of Tc-99m V-DMSA scintigraphy and F-18 FDG PET/CT in breast cancer and evaluation of scintigraphic images obtained with and without breast positioining
SEZEN ELHAN VARGÖL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe ÜniversitesiDahili Tıp Bilimleri Bölümü
PROF. DR. ESER LAY ERGÜN
- Palpabl ve nonpalpabl meme kitlelerinin araştırılmasında Tc 99m tetrofosmin sintimammografinin mammografi, ultrasonografi ve histopatoloji bulgularıyla karşılaştırmalı değeri
Başlık çevirisi yok
İNANÇ KARAPOLAT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Radyoloji ve Nükleer TıpEge ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT ARGON
- İn vivo sıçan dunning prostat kanser hücreleri ve diyabet modelinde metforminin etkileri
The effects of metformin in vivo rat dunning prostate cancer cells and diabetes model
PINAR KÖROĞLU