MR taramaları üzerinde derin öğrenme modelleri kullanılarak multipl skleroz lezyonlarının otomatik tespiti ve değişiminin takibi
Follow-up and automatic detection of multiple sclerosis lesions using deep learning models on MR scans
- Tez No: 726382
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE DANDIL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Görüntü işleme yöntemleri, Karar destek sistemleri, Multipl skleroz, Sayısal görüntü işleme, Yapay zeka, Deep learning, Convolutional neural networks, Image processing methods, Decision support systems, Multiple sclerosis, Digital image processing, Artificial intelligence
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Multipl Skleroz (MS) hastalığı genç ve orta yaşlı insanlarda sıkça görülen beyin ve omuriliği etkileyen, yaygın bir merkezi sinir sistemi (MSS) rahatsızlığıdır. MSS içinde bulunan sinir ağları üzerindeki kılıf yapısında oluşan iltihap sonucunda meydana gelen hastalık kişide önemli bilişsel kayıplara neden olur. MS hastalarında fonksiyonel yeti kayıpları ve ileri safhalarda geri dönülemez beyin hasarları da görülebilir. Bu nedenlerden dolayı MS hastalığının erken aşamada tespiti ve takibi oldukça önemlidir. MS'in teşhisinde ve takibinde manyetik rezonans (MR) görüntüleme yaygın olarak olup teşhis için genellikle en az iki farklı periyottaki taramalarda MS lezyonlarının görülmesi beklenmektedir. Hastalığın takibi MR kesitlerindeki lezyonların değişimlerinin izlenmesi ile yapılmaktadır. MS lezyonlarının boyutlarının küçük olması ve beyindeki başka nörolojik rahatsızlıklara benzemesi, MS lezyonlarının tespitini zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında, MR görüntüleri üzerinde MS lezyonlarının otomatik tespiti için iyileştirilmiş bir derin öğrenme modeli (iMask R-CNN) önerilmiştir. Bu modelde Maske-Tabanlı Bölgesel Evrişimsel Sinir Ağı (Mask R-CNN) mimarisinin tahmini önemli bölge hizalama (RoIAlign) işleminde iyileştirme yapılmıştır. Ayrıca, MS lezyonlarının tespiti için 52 hastadan periyodik olarak alınan FLAIR MR kesitlerini içeren MSAkdeniz isimli bir MR veriseti hazırlanmıştır. Tez kapsamında, ek olarak, MS lezyonlarının otomatik tespiti ve değişimin takibi için, hekimlere yardımcı olabilecek, iMask R-CNN modelini kullanan DeepMSWeb isimli web tabanlı bir karar destek sistemi (KDS) uygulaması geliştirilmiştir. Bunun yanında, MS lezyonlarının otomatik tespiti için, önerilen iMask R-CNN modeli başta olmak üzere, MSAkdeniz veriseti ve eHealth, UMCL, ISBI2015 ve MICCAI2008 verisetleri üzerinde, iki faklı platformda beş farklı derin öğrenme modeli kullanılarak deneysel çalışmalar yürütülmüştür ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Önerilen iMask R-CNN kullanılarak, lezyon tespitinde, verisetlerinde Dice benzerlik katsayısı (DSC) için %88.32±4.44 skorları, lezyon doğru pozitif oranı (LTPR) için %89.80±3.54 skorları elde edilmiştir. Önerilen iMask R-CNN ve DeepMSWeb yapıları ile MS lezyonlarının tespiti ve değişiminin takibinde kullanılabilecek yardımcı araçlar geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Multiple Sclerosis (MS) is a common central nervous system (CNS) disorder that affects the brain and spinal cord, which is common in young and middle-aged people. The disease that occurs as a result of inflammation in the sheath structure on the neural networks in the CNS causes significant cognitive losses in the person. Loss of functional ability and irreversible brain damage can be seen in advanced stages in MS patients. For these reasons, early detection and follow-up of MS disease is very important. Magnetic resonance (MR) imaging is common in the diagnosis and follow-up of MS, and MS lesions are generally expected to be seen on scans of at least two different periods. The follow-up of the disease is determined by following the changes of the lesions in the MR sections. MS lesions are small in size and resemble other neurological disorders in the brain, making it difficult to detect MS lesions. In this thesis, an improved deep learning model (iMask R-CNN) is proposed for automatic detection of MS lesions on MR images. In this model, the prediction important region alignment (RoIAlign) process of Mask-Based Regional Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) architecture is improved. In addition, an MR dataset named MSAkdeniz has been prepared, which includes FLAIR MR sections periodically obtained from 52 patients for the detection of MS lesions. Moreover, a web-based decision support system (DSS) application named DeepMSWeb, which uses the iMask R-CNN model, has been developed to help physicians for automatic detection of MS lesions and monitoring of change. For the automatic detection of MS lesions, experimental studies are carried out on MSAkdeniz dataset and eHealth, UMCL, ISBI2015 and MICCAI2008 datasets on two different platforms, using five different deep learning models, primarily the proposed iMask R-CNN model, and the results are compared. Using the proposed iMask R-CNN, scores of 88.32±4.44% for Dice similarity coefficient (DSC) and 89.80±3.54% for lesion true positive rate (LTPR) are obtained in lesion detection datasets. With the proposed iMask R-CNN and DeepMSWeb, assistant tools that can be used in the detection and monitoring of MS lesions have been developed.
Benzer Tezler
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU
- Purification of bacteriorhodopsin from halobacterium halobium and reconstitution studies in liposomes
Başlık çevirisi yok
M.BAKER ZABUT
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
BiyokimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL YÜCEL
- Buğday mutant populasyonlarında çeşitli tarımsal özellikler arasındaki ilişkiler
Başlık çevirisi yok
M. İLHAN ÇAĞIRGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN B. YILDIRIM
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ