Meme ultrason görüntülerinde yer alan lezyonların Mask R-CNN derin öğrenme metodu ile bölütlenmesi
Segmentation of lesions on breast ultrasound images by Mask R-CNN deep learning method
Yazar: AHSEN AYDIN BÖYÜK
Danışman: PROF. DR. EMİNE BOLAT
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bölütleme = Segmentation ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Teşhis = Diagnosis ; Ultrason = Ultrasound

Özet:
Tüm dünyada meme kanseri, özellikle kadınlar arasında en sık rastlanan kanser türüdür. Diğer kanser türlerinde de olduğu gibi meme kanserinde de erken ve doğru yapılan teşhis çok yüksek önem arz etmektedir. Biyomedikal görüntü verileriyle çeşitli lezyonların hızlı ve doğru tespit edilebilmesi, hastalara  erken ve etkili tedavi olanağı tanırken aynı zamanda da tedavi sonrası kaliteli yaşam  imkânı verir. Gelişen teknolojiyle hem bilgisayar donanımlarının iyi bir seviyeye gelmesi hem de geçmiş zamana göre kullanılacak veriye kolaylıkla ulaşılabilmesi, yapay zekâ yöntemlerinin çeşitli alanlarda kullanılabilmesi olanağını sağlamıştır. Derin öğrenme teknikleri, medikal görüntülerde lezyon tespitinde uzmanlara yardımcı olması amacıyla kullanılmakta ve lezyon tespitinde uzmandan kaynaklanabilecek hataların minimuma indirilmesi sağlanmaktadır. Dolayısıyla yüksek doğruluğa sahip ve nispeten daha hızlı bir teşhis yöntemi olarak uzmanlara yardımcı olmaktadır. Bu tez çalışmasında, meme ultrason görüntülerinde bulunan iyi ve kötü huylu lezyonları görüntü alanından doğru şekilde bölütlemek için Mask R-CNN (Maskeli Bölgesel Evrişimli Sinir Ağı- Mask Regional Convolutional Neural Network) tekniği kullanılmıştır. Ayrıca mimariye, ImageNet ve COCO veri setleriyle önceden eğitilmiş olan ResNet50-FPN, ResNet50-C4, ResNet101-FPN, ResNet101-C4 olmak üzere farklı özellik çıkarıcı omurgaları da dahil edilmiştir. Kullandığımız bu model ve geliştirilebilecek diğer tüm modeller, hastanelerde PACS'lara entegre edilebilir ve hekimlerin teşhis koymalarına yardımcı olabilecek sistemler haline getirilebilir.

Abstract:
Breast cancer is the most common type of cancer worldwide, especially among women. As in other types of cancer, early and correct diagnosis is very important in breast cancer. Rapid and accurate detection of various lesions with biomedical image data provides patients with early and effective treatment, while at the same time providing a quality life after treatment. With the developing technology, both the computer hardware to a good level and the easy access to the data to be used according to the past time have provided the opportunity to use artificial intelligence methods in various fields. Deep learning techniques are used to assist experts in lesion detection in medical images, and it is ensured that the errors that may arise from the specialist in lesion detection are minimized. Therefore, it helps experts as a highly accurate and relatively faster diagnostic method. In this thesis, Mask R-CNN (Masked Regional Convolutional Neural Network) technique was used to accurately segment benign and malignant lesions found in breast ultrasound images from the image area. Also included in the architecture are different feature extractor backbones, ResNet50-FPN, ResNet50-C4, ResNet101-FPN, ResNet101-C4, which are pre-trained with ImageNet and COCO datasets.This model that we use and all other models that can be developed can be integrated into PACS in hospitals and turned into systems can help physicians diagnose.