Interactive framework with a visual interface and feedback facility for dynamically improved accuracy and trust in prostate cancer diagnosis
Görsel arayüz ve geri bildirim mekanizması ile dinamik olarak gelişen prostat kanseri teşhis sistemi
- Tez No: 892237
- Danışmanlar: PROF. DR. REDA ALHAJJ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Erkeklerde en sık görülen ikinci kanser türü olan prostat kanseri ile ilgili 2022 yılında 1.467.854 kişiye teşhis konulmuş ve 397.430 kişinin hayatını kaybetmesine neden olmuştur. Çoğu prostat kanseri türü yavaş ilerlese de hızlı ilerleyen türleri de bulunmaktadır. Erken ve doğru teşhis, hastaların iyileşmesinde kritik bir rol oynamaktadır. Prostat kanseri teşhisi için prostat biyopsisi, prostat spesifik antijen testleri, manyetik rezonans görüntüleme ve dijital rektal muayene gibi çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Girişimsel olmamasına rağmen tıbbi görüntüleme yöntemleri biyopsi ile karşılaştırıldığında ikincil veri kaynağı olmaktadır. Prostat kanserinin önemi ve tıbbi görüntüleme alanındaki devam eden teknolojik gelişmelerle birlikte prostat kanseri araştırmalarında giderek evrilen bir boşluk bulunmaktadır. Bu tezde, derin öğrenme tabanlı prostat kanseri analizi ve teşhis sürecinin farklı yönlerine odaklanan web uygulaması aracılığıyla önerilen sistem ile bu boşluğun doldurmasına katkıda bulunulması amaçlanmıştır. Prostat kanserini tespit etmek, tümörlü bölgeleri segmentlere ayırmak, tespit ve segmentasyon sonuçları hakkında geri bildirim sağlamak ya da almak ve kapsayıcı bir araştırma platformu olarak prostat kanseri üzerinde çalışan araştırmacıların birbirleriyle olan etkileşimlerini, araştırma gruplarını ve araştırmalarının çevrimiçi özetlerini değerlendirmek için manyetik rezonans görüntüleme tabanlı bir web uygulaması geliştirilmiştir. Tespit ve segmentasyon görevleri için, CNN, 3D U-Net ve 3D U-Net++ tabanlı modeller üç ana manyetik rezonans görüntüleme veri seti üzerinde eğitilmiştir. Bu veri setleri Prostate158, PICAI ve PICAI(SS)'dir. Ek olarak, önerilen web uygulaması sağlık çalışanlarının gereksinimlerine göre herhangi bir başka makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinin bağımsız çalışabilen alt süreçler olarak eklenmesiyle genişletilebilir. Tespit ve segmentasyon fonksiyonlarina ek olarak, web uygulamasının sunduğu çeşitli önemli özellikleri vardır. Hastanelerde kullanılmakta olan sunuculara entegre olabilmesi, alan uzmanlarının sistemin sonuçlarına geri bildirimde bulunabileceği bir mekanizma ve sosyal ağ analizi yöntemleriyle devam etmekte olan prostat kanseri üzerine yapılan araştırmaların değerlendirilebileceği bir yapı uygulamanın başlıca özellikleri arasındadır. Web uygulaması sağlık çalışanlarına yardımcı olmak için bir platform sağlasa da, sonuçların doğruluğunu artırmak için modellerin daha fazla araştırılması gerekmektedir.
Özet (Çeviri)
As the second most common cancer among men, 1,467,854 people were diagnosed with prostate cancer (PCa) in 2022, and 397,430 died. Although most types of prostate cancer progress slowly, there are also fast-growing types. Early and accurate diagnosis plays a critical role in patient recovery. There are several methods used for prostate cancer diagnosis, such as prostate biopsies, prostate-specific antigen tests, magnetic resonance imaging, and digital rectal exams. Despite being non-invasive, medical imaging methods remain as a secondary data source when compared to biopsies. Along with the importance of prostate cancer and the ongoing technological advancements in the medical imaging area, there is an evolving gap in prostate cancer research. In this thesis, we aimed to contribute to filling this gap with the proposed framework through deep learning-based prostate cancer analysis and the web application focused on the different aspects of the diagnosis process. We proposed and developed an MRI-based web application to detect prostate cancer, segment the tumorous regions, provide or get feedback on the detection and segmentation results, and find the networks of prostate cancer researchers and summaries of their research available online as a complete research platform. For the detection and segmentation tasks, CNN, 3D U-Net, and 3D U-Net++ based models are trained on three benchmark MRI datasets, Prostate158, PICAI, and the semi-supervised version of PICAI dataset. Additionally, the proposed web application can be extended by adding any other machine learning and deep learning models according to the requirements of healthcare professionals as a subprocess with dedicated environments. Besides the detection and segmentation functionalities, there are several key features of the web application such as integration with the hospital servers, feedback mechanism where domain experts provide structured feedback on the results, and social network analysis functionalities on the ongoing prostate cancer research. Although the web application provides a platform to help medical professionals, the models need to be explored more to increase the accuracy and precision of the results.
Benzer Tezler
- Yapım yönetiminde bilgisayar destekli proje planlama ve programlama alt sistemi
Başlık çevirisi yok
F. ASLI YILMAZ
- Okul öncesi çocuklarına yönelik etkileşimli elektronik kitaplar için tasarım kurallarının belirlenmesi
Interactive electronics book design for preschool children: defining design principles
FİGEN DEMİREL UZUN
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ÇAKIR
- Affective computing in generative art installations: The case of emo-land
Başlık çevirisi yok
NİMA SHARAFİ ROHANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL AKÇAY KAVAKOĞLU
- Ürün tasarımı ve deneyim: Oyun kumandaları üzerine bir inceleme
Product design and experience: A study on game controllers
SEREFRAZ AKYAMAN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EKREM CEM ALPPAY
- Avmlerin fijital deneyim merkezlerine dönüşümü ve artırılmış gerçeklik tabanlı bir oyunlaştırılmış ortam önerisi: 'Forus'
The transformation of the malls to the phygital experience centers and as a gamification framework for ar based phygital retail: 'Forus'
ÇAĞIL ÖZALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM