Geri Dön

Cerebrospinal fluid lumen segmentation with artificial intelligence techniques

Yapay zeka teknikleri ile beyin omurilik sıvısı lümen bölütlemesi

  1. Tez No: 821552
  2. Yazar: AYŞE KELEŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ, PROF. DR. OKTAY ALGIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Nöroşirürji, Radyoloji ve Nükleer Tıp, Computer Engineering and Computer Science and Control, Neurosurgery, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Beyin Omurilik Sıvısının (BOS) karmaşık davranışlarının analizi, BOS'un anormal dolaşımı hastalıkların gelişmesine yol açtığından, hastalık teşhisi için gerekli hale gelmiştir. Faz-Kontrast Manyetik Rezonans Görüntüleme (FK-MRG) adı verilen cerrahi işlem gerektirmeyen yenilikçi bir teknik, hem kalp döngüsündeki BOS akışının zaman serisi ölçümlerine hem de ilgi bölgesinin (ROI) görsel verilerine olanak tanır. Teknik, tam ROI konumunu belirlemek ve BOS akışının gerekli incelemesini ve değerlendirmesini yapmak için oldukça fazla zaman ve deneyim gerektirir. Bu tez, bu sorunu ele almak için alt torasik bölgeyi bölütlemek için iki otomatik yöntem önermektedir. İlk olarak, özellik olarak pulsatil veriler kullanan makine öğrenimi teknikleri uygulandı. İkincisi, eğitim için üçüncü boyut olarak FK-MRG'den gelen pulsatil verilerle beslenen üç boyutlu (3B) U-Net modeli tasarlandı. Veri seti, 39 kontrol deneği ve idiyopatik skolyozlu bireylerin 57 levhasından 2176 faz ve tekrar faz 3-tesla PC-MRI görüntüsü içerir. Eğitimden sonra 3B Attention U-Net modelini değerlendirmek için 5 katlı çapraz doğrulama prosedürü kullanıldı ve ortalama %97 kesinlik, %95 geri çağırma, %98 F1 puan ağırlıklı performansı ve %95 eğri altı alan elde edildi. Model başarısı ayrıca BOS akış dalga biçimi nicelikleri kullanılarak da ölçüldü. İşaretli ve tahmin edilen BOS lümenlerinden geçen ortalama ve tepe akış hızları, sırasıyla 0.96 ve 0.65'lik önemli bir korelasyon katsayısına sahiptir. Bilinen kadarıyla bu tez, PC-MRI verilerinde hem uzamsal hem de pulsatil akış bilgilerini kullanarak omurgadaki BOS içeren boşlukları segmentlere ayıran ilk tam otomatik 3B derin öğrenme uygulamasıdır. Bu çalışmanın, derin modelleri eğitmek için FK-MRG pulsatil verilerinin kullanımına ilişkin gelecekteki araştırmaların ilgisini çekmesi beklenmektedir.

Özet (Çeviri)

Analysis of the complex behaviors of Cerebrospinal Fluid (CSF) has become essential for disease diagnosis since an abnormal circulation of CSF leads to the development of illnesses. An innovative non-invasive technique called Phase-Contrast Magnetic Resonance Imaging (PC-MRI) allows both time series measurements of CSF flow in the cardiac cycle and the region of interest's (ROI) visual data. The technique requires a significant amount of time and experience to determine the exact ROI location and perform the necessary examination and evaluation of the CSF flow. This dissertation suggests two automatic methods for segmenting the lower thoracic region to address that issue. First, machine learning techniques were implemented using pulsatile data as a feature. The second, three-dimensional (3D) U-Net model, fed with pulsatile data from PC-MRI as the third dimension for training, was designed. The dataset includes 2176 phase and rephase 3-tesla PC-MRI images from 57 slabs of 39 control subjects and individuals with idiopathic scoliosis. The 5-fold cross-validation procedure was used to evaluate the 3D Attention U-Net model after training and achieved an average weighted performance of 97% precision, 95% recall, 98% F1 score, and %95 area under curve. The model's success was also measured using the CSF flow waveform quantities. The mean and peak flow rates through the labeled and predicted CSF lumens had a significant correlation coefficient of 0.96 and 0.65 sequentially. From what is known, this thesis is the first fully automatic 3D deep learning implementation to segment CSF-containing spaces in the spinal using both spatial and pulsatile flow information in PC-MRI data. This work is expected to attract future research using PC-MRI pulsatile data for training deep models.

Benzer Tezler

  1. Sağlıklı bireylerin rutin ve günlük idrar örneklerinde total karbonik anhidraz aktivitelerinin belirlenmesi

    The Determination of total carbonic anhydrase activities of the healthy subjects in rutin and daily urine

    NURDAN YOLCUBAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    BiyokimyaKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyokimya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CANER KARAHAN

  2. Deneysel subaraknoid kanama modelinde verapamilin endotelin-1, apoptoz ve oksidatif stres aracılığı ile vazospazm üzerine etkisinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    ENES AKKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    NörolojiBezm-i Alem Vakıf Üniversitesi

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA AZİZ HATİBOĞLU

  3. Deneysel subaraknoid kanama modelinde intraperitoneal timokinon uygulamasının serebral vazospazma etkisinin histopatolojik ve stereolojik değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    CENGİZ ATIŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    NöroşirürjiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH HİLMİ MARANGOZ

  4. Deneysel subaraknoid kanama modelinde topikal leptin uygulamasının serebral vazospazma etkisinin histopatolojik ve stereolojik değerlendirilmesi

    The histopathological and stereological assesment of the effect of topically-administered leptin on the cerebral vasospasm in the empirical subarachnoid hemorrhage model.

    CEM DEMİREL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    NöroşirürjiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ ÇOKLUK

  5. Menenjit ön tanısı almış hastaların beyin omurilik sıvılarında neisseria meningitidis, streptococcus pneumoniae, haemophilus influenzae, grup b streptokok ve listeria monocytogenes'in kültür ve multiplex pcr ile araştırılması

    The cerebrospinal fluids of patients diagnosed with meningitis neisseria meningitidis, streptococcus pneumoniae, haemophilus influenzae, group b streptococcal and multiplex pcr of listeria monocytogenes with culture and research

    SEZER TOPRAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Mikrobiyolojiİstanbul Üniversitesi

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HRİSİ BAHAR TOKMAN