Kanserli dokulardaki radyoloji histopatoloji ve atomik kuvvet mikroskopisi görüntülerinde matematiksel fraktal analiz yaklaşımlarının değerlendirilmesi
Evaluation of mathematical fractal analysis approaches on radiological histopathological and atomic force microscopy images of cancerous tissues
Yazar: AYBERK KAYA
Danışman: PROF. DR. DİLEK ÇÖKELİLER SERDAROĞLU
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyomühendislik = Bioengineering
Dizin: Bilgisayar destekli analiz = Computer aided analysis ; Meme kanseri =   ; Prekanseröz durumlar = Precancerous conditions ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Tıbbi görüntüleme = Medical imaging

Özet:
Kanserin erken ve doğru teşhisi, agresif tedavileri önlemek ve tedavi sürecini iyileştirmek açısından hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışma, mamografi, histopatoloji ve atomik kuvvet mikroskobu (AFM) görüntülerinde sağlıklı, iyi huylu ve kötü huylu dokuların fraktal analiz yöntemiyle değerlendirilmesini amaçlamaktadır. Kutu sayma tekniği ile hesaplanan fraktal boyutlar, kötü huylu dokuların, iyi huylu ve sağlıklı dokulardan %95 güven aralığında p<0.001 anlamlılık düzeyinde yüksek olduğunu göstermiştir. Benzer şekilde, iyi huylu dokuların fraktal boyutlarının da sağlıklı dokulardan anlamlı biçimde yüksek olduğu bulunmuştur. İstatistik analizler kapsamında t-testi, tek yönlü ANOVA ve Kruskal-Wallis H testleri uygulanmış, gruplar arasındaki farkların anlamlılığı doğrulanmıştır. Ayrıca, istatistiksel öznitelikler kullanılarak bir grup veri, analiz edilen verilerin eğitim seti olduğu karar ağaçlarıyla temel düzeyde sınıflandırılmış ve %85 doğruluk ile %93,3 hassasiyet oranı elde edilmiştir. Bulgular, fraktal analiz ile hesaplanan fraktal boyutların, farklı doku türleri arasında yüksek ayırt edicilik sağladığını ve kanser teşhisinde objektif bir referans noktası olarak değerlendirilebilme potansiyelini göstermektedir. Sağlık bilimleri alanında gerçekleştirilen bu sistem mühendisliği, teşhis sürecinde güvenilir bir araç olarak kullanılabilir.

Abstract:
The early and accurate diagnosis of cancer is crucial for preventing aggressive treatments and improving the treatment process. This study aims to evaluate healthy, benign, and malignant tissues in mammography, histopathology, and atomic force microscopy (AFM) images using the fractal analysis method. Fractal dimensions calculated using the box-counting technique demonstrated that malignant tissues had significantly higher fractal dimensions compared to benign and healthy tissues, with a p<0.001 significance level within a 95% confidence interval. Similarly, the fractal dimensions of benign tissues were found to be significantly higher than those of healthy tissues. Statistical analyses, including t-tests, one-way ANOVA, and Kruskal-Wallis H tests, confirmed the significance of differences between the groups. Additionally, using statistical features, a subset of data were classified at a fundamental level with decision trees, achieving an accuracy of 85% and a precision rate of 93.3%. The findings reveal that fractal dimensions calculated through fractal analysis provide high discriminative power between different tissue types and have the potential to serve as an objective reference point in cancer diagnosis. This systems engineering study conducted in the health sciences field suggests that the method developed can be utilized as a reliable tool in the diagnostic process.