Geri Dön

Spect miyokard perfüzyon görüntülemesinden koroner arter hastalığı tanısı için yeni sınıflandırma modelleri

New classification models for the diagnosis of coronary artery disease from spect myocardial perfusion imaging

  1. Tez No: 633446
  2. Yazar: SELCAN KAPLAN BERKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERKAN GÜNAL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayar destekli teşhis, Derin öğrenme, Görüntü işleme-bilgisayarlı, Görüntü sınıflandırma, Kardiyak görüntüler, Perfüzyon görüntüleme, Tomografi-emisyon-bilgisayarlı-tek foton, Tıbbi görüntüleme, Computer assisted diagnosis, Deep learning, Image processing-computer assisted, Image classification, Cardiac images, Perfusion imaging, Tomography-emission-computed-single-photon, Medical imaging
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasının amacı, tek foton emisyon bilgisayarlı tomografi (SPECT) miyokard perfüzyon görüntülemesinden (MPG) iskemi ve enfarktüs olarak adlandırılan koroner arter hastalıklarının varlığının ve lokalizasyonunun tespiti amacıyla bilgisayar destekli sınıflandırma modelleri geliştirmektir. Derin öğrenme (DÖ) tabanlı ve kural tabanlı olmak üzere iki farklı sınıflandırma modeli önerilmiştir. İlk model, sıfırdan eğitilmiş derin sinir ağı (DNN), önceden eğitilmiş çeşitli DNN'ler ile transfer öğrenimi, bu ağlardan çıkarılan derin ve sığ öznitelikler ile destek vektör makinesi, güçlendirilmiş karar ağacı ve rastgele orman gibi çeşitli sınıflandırıcıları kullanır. İkinci model ise; uzman okuyucuların bilgisini renk eşikleme, segmentasyon, öznitelik çıkarımı ve bazı sezgisel algoritmaları içeren uygun görüntü işleme tekniklerine dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, tek gün protokolüne göre istirahat/stres Tc-99m SPECT MPG için başvuran 192 hastanın görüntüleri tüm araştırmacıların kullanımına açık bir veri seti oluşturmak için toplanmıştır. Referans standart olarak iki uzman okuyucu tarafından yapılan görsel değerlendirmeler kullanılmıştır. Önerilen modellerin performansı bu referans standarda göre değerlendirilmiştir. Maksimum doğruluk, duyarlılık ve özgüllük değerleri, sırasıyla DÖ tabanlı model için %94, %88, %100, kural tabanlı model için %93, %100, %86 olarak hesaplanmıştır. Önerilen modeller uzman analizi düzeyine yakın tanı performansı sağlamaktadır. Bu nedenle, SPECT MPG'nin miyokard iskemisi ve enfarktüsü ile ilgili yorumlanması sırasında klinik karar vermede yardımcı olabilirler.

Özet (Çeviri)

The main goal of this dissertation is to develop computer-aided classification models to identify the presence and localization of coronary artery diseases, namely ischemia and infarction, from single-photon emission computed tomography (SPECT) myocardial perfusion imaging (MPI). Two different classification models, namely deep learning (DL)-based and knowledge-based, are proposed. The first model utilizes a deep neural network (DNN) trained from scratch, transfer learning with pre-trained DNNs, various classifiers as support vector machine, boosted decision tree, random forest, with deep and shallow features extracted from those networks. The latter model, on the other hand, aims to transform the knowledge of expert readers to appropriate image processing techniques including particular color thresholding, segmentation, feature extraction, and some heuristics. Besides, the images from 192 patients, who were referred for 1-day rest/stress Tc-99m SPECT MPI were collected to constitute a publicly available dataset. Visual assessment of two expert readers on this dataset is used as a reference standard. The performances of the proposed models were then evaluated according to this standard. The maximum accuracy, sensitivity, and specificity values are computed as 94%, 88%, 100% for the DL-based model, 93%, 100%, 86% for the knowledge-based model, respectively. The proposed models provide diagnostic performance close to the level of expert analysis. Therefore, they can aid in clinical decision making for the interpretation of SPECT MPI regarding myocardial ischemia and infarction.

Benzer Tezler

  1. İlkokul çağı erkek çocuklarında inmemiş testis anomalisi ve insidansı

    The anomaly and incidence of cryptorchidism in primary school boys

    SERDAR SEZGİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ÜrolojiGazi Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

  2. Küçük Yamanlar tepesi örneğinde kent yakın çevresinde rekreasyon alanı düzenleme projesi

    Başlık çevirisi yok

    NİHAN BULGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLÇİN ASLANBOĞA

  3. ŞAl2 Cr (HC00)3 (OH)3 Cl3Ö kompleksinin yapısı ve tabakalama“Tanning”kapasitesinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    AYSUN AÇU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    KimyaEge Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FADİME SARIKAHYA

  4. Zymomonas mobilis NRRL B-14023 bakterisi ile şeker pancarı melası ve kuru üzümden etanol üretimi

    Başlık çevirisi yok

    ÜLKÜ BAŞER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    BiyolojiEge Üniversitesi

    Temel ve Endüstriyel Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı