Geri Dön

Farklı anatomik bölgeler için bilgisayarlı tomografi tabanlı yapay zeka otosegmentasyon işleminin klinik süreçlere etkisi

Effect of computurized tomography based artificial itntellienge autosegmentation progress to the clinical processes for different anatomical sites

  1. Tez No: 796107
  2. Yazar: ANATOLİA SERKİZYAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ENİS ÖZYAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Radyasyon Onkolojisi, Radiation Oncology
  6. Anahtar Kelimeler: Anatomi, Neoplazmlar, Tomografi, Yapay zeka, Anatomy, Neoplasms, Tomography, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Radyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada farklı anatomik bölgeler için BT tabanlı olarak Yapay Zeka, 'ART-Plan' ve 'MVision' yazılımları kullanarak otosegmentasyon işlemi yapılması, bu işlemin en kısa ve doğru şekilde tamamlanması ve manuel segmentasyon ile karşılaştırılıp klinik süreçlere katacağı avantajlar ve dezavantajların gözlenmesi amaçlanmıştır. Otosegmentasyon sonucunda hazırlanan tedavi planlarının dozimetrik olarak değerlendirilmesi yapılmıştır. ART-Plan ve Manuel segmentasyon yöntemleri ile elde edilen konturların segmentasyon süreleri analiz edilmiştir. ART-Plan ile otosegmentasyon işleminin Manuel konturlamaya göre çok daha hızlı olduğu ve ART Plan yazılımının kısa sürede Manuel konturlamaya kıyasla daha fazla kritik organ otosegmentasyonu yaptığı sonucuna varılmıştır. ART-Plan ve MVision ile otosegmentasyon işleminden elde edilen OAR'lar ile bölümümüzdeki dozimetristler tarafından Manuel olarak konturlanan OAR'lar arasındaki Dice Benzerlik Katsayıları (DSC) karşılaştırılmıştır. Her iki segmentasyon yöntemi için de ortak olarak, Baş Boyun bölgesinde konturlanan; Spinal Kord, Sağ Parotis, Sol Parotis, Oral Kavite, Beyin Sapı, Sağ Göz, Sol Göz, Beyin ve Vücut, Meme bölgesinde konturlanan Sağ Meme, Sol Meme, Spinal Kanal, Kalp, Sol Akciğer, Sağ Akciğer, Vücut, Toraks (Akciğer) bölgesinde konturlanan; Kalp, Sağ Akciğer, Sol Akciğer, Vücut, Mide bölgesinde konturlanan; Özefagus, Kalp, Sol Böbrek, Sağ Böbrek, Karaciğer, Sol Akciğer, Sağ Akciğer, Vücut, Kadın Pelvis bölgesinde konturlanan; Bağırsklar, Rektum, Mesane, Sol Femur, Sağ Femur, Sol Böbrek, Sağ Böbrek, Vücut, Erkek Pelvis bölgesinde konturlanan; Rektum, Sağ Böbrek, Sol Böbrek, Sağ Femur, Sol Femur, Mesane, Vücut OAR'larının Manuel konturlar ile DSC'leri 0,7 nin üzerinde bulunmuştur. Oluşturulan 3 veri setine de tüm anatomik bölgelere göre tedavi planları yapılmıştır ve analiz edilmiştir. Meme tedavi planlarında, CTV Dmin, Dmax ve D80% için, gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmuştur (p<0,001).

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to perform CT-based autosegmentation for different anatomical regions using Artificial Intelligence, 'ART-Plan' and 'MVision' software, to complete this process in the shortest and most accurate way, and to compare it with manual segmentation to observe the advantages and disadvantages that will add to clinical processes. The treatment plans prepared and evaluated dosimetrically. The segmentation times of the contours obtained by ART-Plan and Manual segmentation methods were analyzed. It was concluded that the autosegmentation process with ART-Plan is much faster than Manual contouring, and the ART-Plan software performs more critical organ autosegmentation compared to Manual contouring in a short time. The Dice Similarity Coefficients (DSC) of the OARs obtained from the autosegmentation process with ART-Plan and MVision and the OARs that were manually contoured were compared. Contoured in the Head and Neck region, common to both segmentation methods; Spinal Cord, Right Parotid, Left Parotid, Oral Cavity, Brainstem, Right Eye, Left Eye, Brain and Body, Right Breast, in the breast area, Left Breast, Spinal Canal, Heart, Left Lung, Right Lung, Body, in the Thorax region; Heart, Right Lung, Left Lung, Body, in the stomach area; Esophagus, Heart, Left Kidney, Right Kidney, Liver, Left Lung, Right Lung, Body, in the female pelvis area; Intestines, Rectum, Bladder, Left Femur, Right Femur, Left Kidney, Right Kidney, Body, in the Male Pelvis; Manual contours and DSCs of Rectum, Right Kidney, Left Kidney, Right Femur, Left Femur, Bladder, Body OARs were found above 0.7. Treatment plans were made and analyzed according to all anatomical regions for the 3 data sets created. A statistically significant difference was found between the groups for CTV Dmin, Dmax and D80% in breast treatment plans (p<0.001).

Benzer Tezler

  1. Lmm-iqa: image quality assessment for low-dose ct imaging

    Lmm-ıqa: düşük dozlu bt görüntülerinde görüntü kalitesi değerlendirmesi

    KAĞAN ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  2. Accelerated MRI sampling and reconstruction with reinforcement learning

    Pekiştirmeli öğrenme ile hızlandırılmış MRG örnekleme ve geriçatımı

    RURU XU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. İLKAY ÖKSÜZ

  3. Patient-specific in-silico hemodynamic characterization of the AAOCA anomaly in left coronary artery network

    Sol koroner arter ağındaki AAOCA anomalisinin hastaya özel ın-sılıco hemodinamik karakterizasyonu

    HACER DUZMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ

  4. Atrofik edentülöz maksillada quad zygoma, M4, transnazal ve vomer implant konfigurasyonlarının sonlu eleman yöntemi ile karşılaştırmalı biyomekanik analizi

    Comparative biomechanical analysis of quad zygoma, M4, transnasal, and vomer implant configurations in the atrophic edentulous maxilla using the finite element method

    AHMET YAY

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Diş HekimliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR YILMAZ

  5. Microwave imaging of breast cancer with contrast agents

    Meme kanserinin kontrast ajanlarla mikrodalga görüntülemesi

    SEMA YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN