Geri Dön

Tiroid nodüllerinin ayırıcı tanısı için yapay zeka temelli tirads skorlama sistemi geliştirilmesi

Development of tirads scoring system based on artificial intelligence for differential diagnosis of thyroid nodules

  1. Tez No: 901619
  2. Yazar: BURCU BEKTAŞ GÜNEŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RÜYA ŞAMLI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Genellikle ilk değerlendirmesi bir dahiliye uzmanı gibi klinisyen tarafından gerçekleştirilen tiroid hastaları, daha sonra, detaylı inceleme için radyoloji bölümlerine yönlendirilmektedir. Bu süreç ultrasonografi iş yükünün yaklaşık %10'una; girişimsel radyoloji iş yükünün ise %20'sine denk gelmektedir. Tiroid nodülleri, nüfusun geniş bir kesimini etkileyen yaygın bir sağlık sorunu olup, doğru ve hızlı bir tanı büyük önem taşımaktadır. Ancak, geleneksel tanı yöntemlerindeki öznellik ve insana bağlı hatalar tanı doğruluğunu olumsuz etkileyebilir. Bu tezde, derin öğrenme teknikleri kullanılarak tiroid nodüllerinin ultrason görüntülerinden otomatik olarak değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Tez kapsamında, tiroid özelinde yeni bir veri seti oluşturulmuş ve bu veri seti üzerinde yapay zeka modelleri oluşturulmuştur, nodül sınırlarının belirlenmesi ve TIRADS özelliklerinin tespiti sağlamıştır. Sonuç olarak, bu çalışma, tiroid kanseri taramasında yapay zeka destekli sistemlerin uygulanabilirliğini göstermekte ve klinisyenlerin karar alma süreçlerini iyileştirebilecek bir araç sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Patients with thyroid conditions, initially evaluated by a clinician such as an internal medicine specialist, are subsequently referred to radiology departments for detailed examination. This process accounts for approximately 10% of the ultrasonography workload; it corresponds to 20% of the interventional radiology workload. Thyroid nodules are a widespread health issue affecting a large portion of the population, making accurate and timely diagnosis crucial. However, the subjectivity and human errors inherent in traditional diagnostic methods can negatively impact diagnostic accuracy. This thesis aims to automatically evaluate thyroid nodules from ultrasound images using deep learning techniques. A new dataset specific to thyroid nodules has been developed, and artificial intelligence models were created using this dataset, enabling the detection of nodule boundaries and TIRADS features. As a result, this study demonstrates the feasibility of AI-supported systems in thyroid cancer screening and provides a tool that can enhance clinical decision-making processes.

Benzer Tezler

  1. Tiroid nodüllerinin benign ve malign ayırıcı tanısında sonoelastografinin etkinliğinin araştırılması

    The efficiency of US-elastography in the differentiation of benign and malignant thyroid nodules

    LALE NAMAZOVA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Radyoloji ve Nükleer TıpEge Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLGÜN KAVUKÇU

  2. Papiller tiroid karsinomu ve nodüler tiroid lezyonlarında HBME-1, CK 19, CD 56 ekspresyonu

    CD56, HBME-1 and cytokeratin 19 expressions in papillary thyroidcarcinoma and nodular thyroid lesions

    ŞENAY ERDOĞAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    PatolojiSağlık Bakanlığı

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    UZMAN DENİZ ÖZCAN

  3. Tiroid nodüllerinin değerlendirilmesinde DNA onarım proteinlerinin yeri

    Tiroid nodüllerinin değerlendirilmesinde DNA onarım proteinlerinin yeri

    BAHRİ EVREN

    Tıpta Yan Dal Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıklarıİnönü Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE SERTKAYA

  4. Folliküler tiroid neoplazilerinin ayırımındaimmünhistokimyanın kullanımı

    Diagnostic usefulness of immunohistochemical markers in follicular thyroid neoplasms

    İSMAİL SAYGIN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    PatolojiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜLKADİR REİS

  5. İyi diferansiye tiroid tümörlerinin preoperatif tanısında ince iğne aspirasyon biyopsisi materyallerinde malignite belirleyicilerinin tanısal değeri

    Diagnostic usefulness of Galectin-3, CK19, HBME-1, CD56, CITED-1, and IMP3 in the preoperative cytological diagnosis of thyroid nodules

    TUĞBA TAŞKIN TÜRKMENOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    PatolojiAnkara Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KORAY CEYHAN