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: Bilgisayar destekli yazılım, Hücresel yapay sinir ağları, Sayısal görüntü işleme, Tıbbi bilişim, Computer aided software, Cellular artificial neural networks, Digital image processing, Medical informatics
  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: Belirtilmemiş.

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. Normal-hipertiroidi ve hipotiroidi'li kişilerde prostaglandin-benzeri aktivite tayini

    Serum prostaglandin-like activity assay in normal hyperthyroid and hypothyroid individuals

    NECLA MAVİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıCumhuriyet Üniversitesi

    Farmakoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU

  2. Anne ve yenidoğanda T4 ve TSH düzeylerinin ölçülmesi ve tiroid fonksiyonlarının incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    HATİCE YENER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıTrakya Üniversitesi

    Çocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZER HATEMİ

  3. Sıçan glandula thyroidea'sının innervasyonu ve parankima hücreleri'ne ilişkin ışık mikroskobik bulgular

    Başlık çevirisi yok

    MELDA YARDIMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    MorfolojiUludağ Üniversitesi

    Histoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı

  4. Hipertiroidi'nin radyoaktif iyot (1-131) ile tedavisinde, lenfositlerde spontan DNA sentezinin 14 C-timidin inkorporasyonu ile incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    ÖMER N. YİĞİTBAŞI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1982

    Biyofizikİstanbul Üniversitesi

    Fizyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. İRFAN URGANCIOĞLU