Yapay öğrenme yöntemleri ile akciğerdeki tümörlerin birincil kökenlerine göre sınıflandırılması
Classification of tumors in the lung according to primary origins using machine learning methods
Yazar: ABDULLAH ENES TAHA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Dünyadaki kansere bağlı ölümlerde akciğer kanseri birinci sırada yer alıyor. Ayrıca akciğerler, toraks dışı kötü huylu hücreler için en sık görülen ikinci metastatik büyüme bölgesidir ve vakaların %20-54'ünde ikincil akciğer lezyonları saptanır. Bilgisayarlı tomografide tespit edilen çoklu nodüllerin %73'ü akciğer metastazıdır. Kötü huylu tümör tanısı konulmuş hastalarda kemoterapi ve radyoterapi tedavilerine başlayabilmek için öncelikle tümörün birincil kökenini belirlenmesi gerekmektedir. Biyopsi gerektiren bu işlem her zaman kolay olmayabiliyor ve hastanın farklı yerlerinden defalarca parça alınabiliyor. Bu süreç haftaları hatta ayları bulabiliyor. Kanser tedavilerinde erken tanının önemi düşünüldüğünde birkaç hafta önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında kanser tedavi sürecinde kolaylık sağlamayı amaçlayarak akciğerdeki tümörlerin metastaz olup olmadığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Segmente edilmiş kötü huylu akciğer tümörleri, yapay öğrenme yöntemleri kullanılarak metastatik olup olmadığına göre sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırma işlemi lojistik regresyon, k-en yakın komşu, destek vektör makinesi, rastgele orman, gradyan arttırma ve yapay sinir ağları olmak üzere 6 farklı yapay öğrenme yöntemi kullanılarak yapılmış ve sonuçları birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Toplam 100 hastanın akciğer bilgisayarlı tomografisinin kullanıldığı bu çalışmada yapay sinir ağlarının diğer yapay öğrenme yöntemlerine göre daha iyi sınıflandırdığı gözlemlenmiştir.

Abstract:
Lung cancer ranks first in cancer-related deaths in the world. Lungs are the second most common metastatic growth site for non-thoracic malignant cells and secondary lung lesions are detected in 20-54% of cases. 73% of multiple nodules that are detected in computed tomography are lung metastases. In current practice, the primary origin of the tumor should be determined first in order to start chemotherapy and radiotherapy treatments in patients diagnosed with malignant tumors. This procedure, which requires biopsy, is not always easy. It may be necessary to take samples from different parts of the patient's body many times. This process might take weeks or even months. Considering the importance of early diagnosis in cancer treatments, each week is important. In this thesis, it was tried to determine whether the tumors in the lung metastasize, aiming to facilitate the cancer treatment process. Segmented malignant lung tumors are classified according to whether they are metastatic or not using machine learning methods. This classification process was performed using 6 different machine learning methods: logistic regression, k-nearest neighbors, support vector machine, random forest, gradient boosting and artificial neural networks, and the results were compared with each other. In this study, in which the lung computed tomography of 100 patients was used, it was observed that artificial neural networks classified better than other artificial learning methods.