Tiroid ultrasonografisinde hibrit derin öğrenme yöntemleri ile otomatik nodül segmentasyonu
Automatic nodule segmentation in thyroid ultrasonography with hybrid deep learning methods
- Tez No: 973064
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞATAY BERKE ERDAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Tiroid nodülleri, Thyroid nodule
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tiroid nodülleri, tiroid bezinde normal dokudan farklı olarak gelişen, genellikle iyi huylu olmakla birlikte belirli bir oranda malign potansiyel taşıyan kitlelerdir. Toplumda oldukça yaygın görülen bu oluşumlar, ultrasonografi ile yüksek oranda tespit edilebilmektedir. Ancak nodüllerin doğru şekilde sınırlarının belirlenmesi hem malignite riskinin değerlendirilmesi hem de takip ve tedavi planlamasında kritik öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında, tiroid ultrasonografisi görüntülerinden nodüllerin otomatik segmentasyonu amacıyla hibrit bir derin öğrenme modeli geliştirilmiştir. Önerilen yöntem,“EfficientNet”tabanlı yerel özellik çıkarım kapasitesini“Vision Transformer”tabanlı küresel bağlam farkındalığı ile birleştiren çift kodlayıcı mimariye sahiptir. Ek olarak nodül sınırlarının daha hassas belirlenebilmesi için sınır farkındalıklı özel bir kayıp fonksiyonu tasarlanmıştır. Modelin performansı TN3K ve DDTI veri kümeleri üzerinde kapsamlı olarak test edilmiş ve literatürdeki güncel yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda geliştirilen hibrit yaklaşım, klinik uygulamalarda tiroid nodüllerinin hızlı, güvenilir ve standart segmentasyonunu sağlayarak tanısal doğruluğu artırma ve hekimlerin iş yükünü azaltma potansiyeline sahiptir.
Özet (Çeviri)
Thyroid nodules are masses that develop in the thyroid gland, distinct from normal tissue, and are generally benign but carry a certain degree of malignant potential. These highly prevalent lesions are highly detectable by ultrasonography. However, accurate delineation of nodules is critical for both assessing malignancy risk and planning follow-up and treatment. In this thesis, a hybrid deep learning model was developed for the automatic segmentation of nodules from thyroid ultrasound images. The proposed method utilizes dual-encoder architecture that combines EfficientNet-based local feature extraction capabilities with Vision Transformer-based global context awareness. Additionally, a custom boundary-aware loss function was designed to more precisely define nodule boundaries. The model's performance was extensively tested on the TN3K and DDTI datasets and compared with current methods in the literature. Based on the obtained results, the developed hybrid approach has the potential to increase diagnostic accuracy and reduce physician workload by providing fast, reliable, and standardized segmentation of thyroid nodules in clinical practice.
Benzer Tezler
- Tiroid nodüllerinin sonografik özellikleri ile aspirasyon biyopsi karşılaştırılması
Comparison of sonographic features of thyroid nodules and aspiration biopsy
ENGİN BEYDOĞAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık BakanlığıRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUZAFFER BAŞAK
- Serum kalprotektin düzeyinin tiroid ince iğne aspirasyon biyopsisi yapılan, benign-malign nodülü olan hastalarla tiroid nodülü olmayan normal popülasyon ile karşılaştırılması
Comparison of serum calprotectin levels between patients with benign and malignant thyroid nodules who underwent fine-needle aspiration biopsy and the normal population without thyroid nodules
EMRE UYSAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
İç HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. SELMA KARAAHMETOĞLU
- Otoimmun tiroid hastalıklarındaki otoantikorlar [anti-tiroglobulin (TG) , anti-tiroid peroksidaz (TPO), TSH reseptör antikoru (TRAB)], ülkemize özgü sıklıklarının tespit edilmesi, ve sonografik bulguların değerlendirilmesi
Determination specific frequencies of autoantibodies [anti-thyroglobulin (TG), anti-thyroid peroxide (TPO), TSH receptor antibody (TRAB)] in our country and evaluation of sonographic findings in autoimmune thyroid diseases
AYŞE BAĞCI AKÇEŞME
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıAnkara Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT FAİK ERDOĞAN
- Mikropapiller tiroid karsinomu olan hastalarda prognozu etkileyen faktörlerin ve rekürrens riskinin belirlenmesi
Determination of factors affecting prognosis and recurrence risk in patients with papillary thyroid microcarcinoma
AYDAN FARZALIYEVA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
İç HastalıklarıBaşkent Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM TURHAN İYİDİR
- Tiroid sitopatolojisinde bethesda3 yeni bethesda 4 mü?
Is thyroid cytopathology in bethesda 3, the new bethesda 4?
BUSE YILDIRIM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Genel CerrahiSağlık Bilimleri ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. GAMZE ÇITLAK
DR. ÖZLEM DOĞAN