Meme kanserlerinde prognostik faktörleri öngörmede tümörün dijital meme tomosentez görüntülerinin derin öğrenme ile analizi
Deep learning analysis of digital breast tomosynthesis images of tumor to predict prognostic factors in breast cancers
Yazar: ELİF AYDINGÖZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT BAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Matematik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Matematik = Mathematics ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Meme kanseri dünya genelinde önemli bir sağlık sorunu olarak karşımıza çıkmaktadır. Meme kanseri, kadınlar arasında en sık görülen kanser türü olup, aynı zamanda kansere bağlı ölümlerde de önemli bir paya sahiptir. Meme kanserinin erken teşhisi ve etkili tedavisi için tomosentez gibi gelişmiş görüntüleme teknolojileri ve derin öğrenme yöntemleri kullanılması büyük önem taşımaktadır. Üç boyutlu bir görüntüleme tekniği olan DBT (Dijital Meme Tomosentezi), daha önce tespit edilmemiş kanserleri yakalamada üstün bir yeteneğe sahiptir. 

Araştırma kapsamı, malign meme tümörleri üzerinde tomosentez görüntüleri kullanarak patolojik prognostik faktörler öngörülebilir mi analiz etmektir. Bu çalışma ile birlikte tomosentezdeki derin öğrenme analizinin, hızlı prognostik ve öngörücü bilgi sağlayabilen, östrojen reseptörü (ER) durumu, progesteron reseptörü (PR) durumu, HER-2 durumu, Ki-67 proliferasyon indeksi ve üçlü negatif reseptör durumu olmak üzere histoprognotik tümör yapıcıları belirleme potansiyeline sahip olduğunu göstermeyi amaçlıyoruz. 

Çalışmamızda kullandığımız tomosentez görüntüleri ve pataloji veriler "Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi" tarafından hastalar anonimleştirilerek sağlanmıştır. Görüntüler üzerinden döndürme, aynalama gibi görüntü ön işleme yöntemleri kullanılarak veri seti çoğaltılmıştır. ResNet50 ve VGG19 tabanlı iki derin öğrenme modeli kullanılmış ve performansları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma için accuracy (doğruluk), loss (kayıp), AUC (area under the curve) gibi metrikler üretilmiştir.

Abstract:
Breast cancer is an important health problem worldwide. Breast cancer is the most common type of cancer among women, and it also has a significant share in cancer-related deaths. It is of great importance to use advanced imaging technologies such as tomosynthesis and deep learning methods for the early diagnosis and effective treatment of breast cancer. DBT (Digital Breast Tomosynthesis), a three-dimensional imaging technique, has a superior ability to detect previously undetected cancers. 

This research scope is to analyze whether pathological prognostic factors can be predicted using tomosynthesis images on malignant breast tumors. In conjunction with this study, deep learning analysis in tomosynthesis can provide rapid prognostic and predictive information for histoprognotic tumorigenicity, including estrogen receptor (ER) status, progesterone receptor (PR) status, HER-2 status, Ki-67 proliferation index, and triple negative receptor status. 

The tomosynthesis images and pathology data we used in our study were provided by "Başakşehir Çam and Sakura City Hospital" by anonymizing the patients. The data set was reproduced by using image preprocessing methods such as rotation and mirroring over the images. Two deep learning models based on ResNet50 and VGG19 were used and their performances were compared. For comparison, metrics such as accuracy, loss, AUC (area under the curve) were produced.