Beyin tümörlerinin MR görüntüleri üzerinden derin öğrenme yöntemiyle tespiti ve sınıflandırması
Determination and classification of brain tumors on MR images by deep learning method
Yazar: MERVE KÖRDEMİR
Danışman: PROF. DR. AHMET BOZKURT ; DOÇ. DR. KERİM KÜRŞAT ÇEVİK
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering
Dizin: Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Biyomedikal görüntüler üzerinden beyin tümörlerinin hızlı ve doğru tespit edilebilmesi, hastalara erken ve etkili tedavi olanağının yanı sıra iyi bir yaşam kalitesi sağlar. Son yıllarda bilgisayar donanımlarının gelişmesi ve çok sayıda ilgili veriye kolaylıkla ulaşılabilmesi yapay zekâ yöntemlerinin birçok alana uygulanmasına imkân sağlamıştır. Buna paralel olarak yapay zekânın uygulamaları olan makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknolojileri de gelişim göstererek yaygınlaşmıştır. Derin öğrenme teknikleri günümüzde uzman doktorların biyomedikal görüntülerdeki anomalileri tespitine yardımcı olmakta ve böylece hastalıkların veya vücut içi anomalilerin daha erken, hızlı ve yüksek doğrulukla teşhisini mümkün kılmaktadır. Bu tez çalışmasında, üç tip beyin tümörünün (meninjiyom, gliom veya hipofiz) hacimlerini komşu doku ve yapılardan doğru bir şekilde bölütlemek ve bu tümörlerin doğru sınıflandırılmasını sağlamak için transfer öğrenme modelleriyle birlikte Faster R-CNN mimarisine maske (bölütleme) dalının eklenmesiyle oluşturulmuş Mask R-CNN (Maskeli B-ESA) tekniği uygulanmıştır. Mask R-CNN ile tespit, bölütleme ve sınıflandırma işlemleri tek bir çatı altında ve ilgili veri seti üzerinde görüntü işleme tekniklerine gerek duyulmadan gerçekleştirilmiştir. Çalışmamızda Mask R-CNN mimarisinin temel ağı için daha önce hem COCO hem de ImageNet veri setleri ile eğitilmiş ResNet-50 ve ResNet-101 mimarileri kullanılmıştır. Önerilen model eğitimleri COCO veya Imagenet başlangıç ağırlıkları ile başlatılmıştır. Test süreci sonunda COCO görüntüleri üzerinde önceden eğitilmiş ResNet-101 omurgasının sınıflandırma başarısının (%75) aynı veri setiyle eğitilmiş ResNet-50 omurgasının sınıflandırma başarısından (%55) daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. ResNet-50 omurgası ile ise ImageNet veri seti üzerindeki sınıflandırma doğruluğu (%87) aynı veri setiyle eğitilmiş ResNet-101 omurgasının sınıflandırma doğruluğuna (%37) kıyasla daha yüksek elde edilmiştir. Modellerin tümör türlerindeki bölütleme başarısını gösteren kesişim (IoU) ortalamaları meninjiyom tümörü için %83, gliom tümörü için %58, hipofiz tümörü için %75 olarak bulunmuştur. Mask R-CNN mimarisinin sağlık sektöründeki sistemlere aktarılabilir olması uzmanların beyin tümörlerini erken teşhisine yardımcı olacaktır.

Abstract:
Rapid and accurate detection of brain tumors through biomedical images provides early and effective treatment for patients, as well as a good quality of life. In recent years, development of computer hardware and easy access to a large number of relevant data have enabled application of artificial intelligence methods to many areas. In parallel with this, machine learning and deep learning technologies, which are applications of artificial intelligence, have also developed and become widespread. Today, deep learning techniques help specialist doctors to detect anomalies in biomedical images, thus enabling earlier, faster and more accurate diagnosis of diseases or intra-body anomalies. In this thesis, the Mask R-CNN technique, which was created by adding a mask (segmentation) branch to Faster R-CNN architecture with transfer learning models, was applied to accurately segment volumes of three types of brain tumors (meningioma, glioma or pituitary) from neighboring tissues and structures as well as to ensure correct classification of these tumors. Detection, segmentation and classification procedures were carried out with Mask R-CNN under a single roof and without the need for applying image processing techniques on the related data set. In our study, ResNet-50 and ResNet-101 architectures, which were trained with both COCO and ImageNet datasets, were used for the basic network of the Mask R-CNN architecture. The proposed model trainings were started with COCO or Imagenet initial weights. At the end of the test process, it was observed that the classification success (75%) of the ResNet-101 backbone pre-trained on COCO images was higher than the classification success (55%) of the ResNet-50 backbone trained with the same data set. With the ResNet-50 backbone, the classification accuracy on the ImageNet dataset (87%) was higher than the classification accuracy (37%) of the ResNet-101 backbone trained on the same dataset. The IoU averages showing the segmentation success of the models in tumor types were found to be 83% for meningioma tumors, 58% for glioma tumors, and 75% for pituitary tumors. The portability of the Mask R-CNN architecture to systems in the healthcare industry will help specialists to detect brain tumors early.