MR spektroskopi temelli beyin tümörü teşhisinde veri madenciliği uygulamaları
Applications of data mining in MR spectroscopy based brain tumor diagnosis
Yazar: SİNAN ALTUN
Danışman: DOÇ. DR. AHMET ALKAN
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Çağımızda bilişim teknolojilerinin gelişmesine bağlı olarak büyük kapasiteli veri tabanları oluşmuştur. Veri tabanlarında bulunan bu büyük verilerin işlenip kullanılması her açıdan olumlu olacaktır, işlenmeyen veri ise herhangi bir önem arz etmeyecektir. Veri tabanındaki bilgileri kullanarak yararlı sonuçlar çıkarma işlemi, veri madenciliği olarak adlandırılır.
Tıp alanında kan ölçüm değerleri, tıbbi görüntüleme ve sinyal işleme ile büyük boyutlu tıbbi veri tabanları oluşmaktadır. Bu veri tabanlarında bulunan veriler, veri madenciliği ile işlenip yararlı sonuçlar elde edilirse özellikle teşhis konusunda doktora yardımcı bir sistemin oluşturulmasını sağlar. Oluşturulacak bu uzman sistemler teşhis sırasında olabilecek yanlışlıkları azaltabilir.
Beyin tümörü teşhisi ivedilik arz eder ve teşhis ciddi bir uzmanlık gerektirir. Beyin kanaması gibi farklı rahatsızlıklar ile karıştırılıp gerekli müdahale yapılmazsa veya gereksiz bir cerrahi müdahale yapılırsa hastanın yaşam kalitesi düşebilir hatta ölümle sonuçlanan bir durumla karşılaşılabilir. MR Spektroskopi (MRS) ilk başta laboratuvar ortamlarında deneysel bir yöntem olarak kullanılmaya başlanmıştır. Daha sonra MRS' in klasik MR görüntülemedeki su ve yağ metabolitlerden farklı metabolitlerin görüntüleyebildiği keşfedilmiştir. MR Spektroskopinin (MRS) beyin tümörü teşhisinde kullanılmaya başlaması, MR Spektroskopinin kolin (Cho), kreatin (Cr) ve N-Asetil Aspartat (Naa) metabolit değerlerini ölçebildiğinin keşfi ile başlamıştır. Tümöre teşhisinde özellikler kolin (Cho) metabolit değeri oldukça önemlidir.
Bu çalışmada Ocak 2009 ve Mayıs 2017 tarihleri arasında, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tıp Fakültesi Beyin ve Sinir Cerrahisi kliniğinde beyin tümörü teşhisi konulmuş ve teşhis konulmamış hastaların bilgileri kullanılmıştır. Bu bilgileri kullanmak için gerekli izinler alınmıştır. Kullandığımız verilere göre konulan teşhisler, Beyin ve Sinir Cerrahisi Uzmanına kontrol ettirilmiştir. Böylece veri setinde eksik ya da yanlış bilginin olması engellenmiştir.
Çalışmamızda WEKA programı kullanılmış olup yüksek oranda başarılar sağlanmıştır. Sınıflandırma teknikleri olan KNN' de % 95.69, Lojistik Regresyonda %90.32, Destek Vektör Makinelerinde %82.79, Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağında %90.32, Karar Ağaçlarında %87.09 ve Naive Bayes yönteminde %87.09 başarı elde edilmiştir. Kümeleme teknikleri olan Kohonen de %92.92, K Ortalamada ise %98.92 başarı elde edilmiştir. Derin Öğrenme tekniği ile veri setimiz işlendiğinde %93.54 başarı elde edilmiştir. Bu yüksek başarılar doktora yardımcı, uzman bir sistemin oluşturulabileceğini göstermektedir.

Abstract:
In our age, large-scale databases have been created depending on the development of information technologies. The processing and use of these large data in the databases will be positive in every respect, unprocessed data will not be of any importance. Using the information in the database to extract useful results, it is called data mining.
Blood measurement values in medicine, large-scale medical databases are formed with medical imaging and signal processing. The data contained in these databases, it provides a system to assist the doctor in diagnosis especially if it is processed with data mining and beneficial results are obtained. These expert systems to be created can reduce the mistakes that may occur during diagnosis.
Brain tumor diagnosis is urgent and diagnosis requires serious expertise. If the patient is confused with a variety of disorders such as brain hemorrhage and if necessary intervention is not performed or an unnecessary surgical intervention is performed, the patient's quality of life may be reduced or even fatal. MR Spectroscopy (MRS) was first used as an experimental method in laboratory environments. It was later discovered that MRS can display metabolites different from water and fat metabolites in the classifiable MR image. Beginning to use MR Spectroscopy (MRS) in brain tumor diagnosis, It begins with the discovery that the MR Spectroscopy can measure the metabolite values of choline (Cho), creatinine (Cr) and N-acetyl aspartate (Naa). Choline (Cho) metabolite value is very important in the identification of the tumor.
In this study, between January 2009 and May 2017, Kahramanmaraş Sütçü İmam University Faculty of Medicine Department of Brain and Nerve Surgery clinic has been diagnosed with brain tumors and the information of patients who have not been diagnosed. Permission has been obtained to use this information. According to the diagnosis we use, Brain and Nerve Surgery Specialist. This prevents the data set from being incomplete or incorrect.
The WEKA program has been used in our work and has been achieved at high rates. The Classification techniques were 95.69% in KNN, 90.32% in Logistic Regression, 82.79% in Support Vector Machines, 90.32% in Multi-layer Artificial Neural Networks, 87.09% in Decision Trees and 87.09% in Naive Bayes method. In clustering techniques, Kohonen achieved 92.92%, K Means was 98.92%. When our data set was processed with the Deep Learning technique, 93.54% success was achieved. These high achievements show that a specialist system can be created to help the doctor.