Akciğer kanserinin derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak tespit edilmesi
Detection of lung cancer using deep learning approaches
Yazar: FERHAT AYAYNA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABİDİN ÇALIŞKAN
Batman Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Akciğer neoplazmları = Lung neoplasms ; Bilgisayarlı tomografi = Computed tomography ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Transfer öğrenimi = Transfer learning

Özet:
Kanser, dünyadaki her ülkede önde gelen ölüm nedeni ve yaşam beklentisinin artmasının önündeki en büyük engeldir. Dünya Sağlık Örgütü'nün 2019 tahminlerine göre kanser, 183 ülkenin 112'sinde 70 yaş üzerindeki ölüm nedenlerinin birinci veya ikinci, 23 ülkede ise üçüncü veya dördüncü sırada yer alıyor. Tıbbi görüntüleme araçları, erken evre akciğer kanseri teşhisinde ve tedavi sırasında akciğer kanserinin izlenmesinde esastır. Akciğer kanseri tespiti için göğüs röntgeni, manyetik rezonans görüntüleme, pozitron emisyon tomografisi, bilgisayarlı tomografi ve moleküler görüntüleme teknikleri gibi çeşitli tıbbi görüntüleme yöntemleri kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Bu tekniklerin, diğer patolojileri olan hastalar için uygun olmayan, kanser görüntülerini otomatik olarak sınıflandırmamak da dâhil olmak üzere bazı sınırlamaları vardır. Akciğer kanserinin erken teşhisi için duyarlı ve doğru bir yaklaşımın geliştirilmesi gereklidir. Derin öğrenme, tıbbi görüntü tabanlı ve dokusal veri modalitelerini kapsayan hızla gelişen uygulamalarla tıbbi görüntülemede en hızlı büyüyen konulardan biridir. Derin öğrenme tabanlı tıbbi görüntüleme araçları sayesinde, klinisyenler akciğer nodüllerini daha doğru ve hızlı bir şekilde tespit edip sınıflandırabilir. Bu çalışma, akciğer kanseri tespiti ve sınıflandırılması için derin öğrenme tabanlı bir çözüm teknikleri sunmaktadır.

Abstract:
Cancer is the leading cause of death in every country in the world and the biggest obstacle to increasing life expectancy. According to the World Health Organization's 2019 estimates, cancer ranks first or second among the causes of death over the age of 70 in 112 of 183 countries, and third or fourth in 23 countries. Medical imaging tools are essential in diagnosing early-stage lung cancer and monitoring lung cancer during treatment. Various medical imaging modalities such as chest x-ray, magnetic resonance imaging, positron emission tomography, computed tomography and molecular imaging techniques have been extensively studied for the detection of lung cancer. These techniques have some limitations, including not automatically classifying cancer images, which may make them unsuitable for patients with other pathologies. It is necessary to develop a sensitive and accurate approach for the early diagnosis of lung cancer. Deep learning is one of the fastest growing topics in medical imaging, with rapidly evolving applications covering medical image-based and textural data modalities. With deep learning-based medical imaging tools, clinicians can more accurately and quickly detect and classify lung nodules. This study presents a deep learning-based solution techniques for lung cancer detection and classification.