Fetüs beyin dokularının derin öğrenme ile segmentasyonu
Segmentation of fetal brain tissues using deep learning
Yazar: UĞURCAN AKYÜZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Beyin dokusu transplantasyonu = Brain tissue transplantation ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Fetüs = Fetus ; Görüntü işleme = Image processing ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Segmentasyon =

Özet:
İnsan beyni yaklaşık 86 milyar nörondan oluşan karmaşık bir yapıdır. Bu karmaşık yapıyı oluşturan nöronların bir çoğu anne karnındayken oluşur ve beyin içerisindeki pozisyonları belirlenmeye başlar. İlk trimesterden itibaren başlayan fetüs beyin gelişimi, beyin dokularının düz bir yapıdan kıvrımlı bir yapıya hızla evrilmesiyle devam eder. Bu süreç içerisinde çevresel etkenlerden veya genetik mutasyonlardan dolayı fetüslerin beyin dokularının hacimlerinde veya şekillerinde bozulmalar meydana gelebilmektedir. Otizm, lisensefali ve şizofreni gibi hastalıkların sebebi olduğu düşünülen bu bozulmaların araştırılması için gebelik başlangıcından itibaren fetüs beyninin gelişiminin izlenmesi ve detaylı bir şekilde analizinin yapılması gerekmektedir. Manyetik rezonans (MR) görüntüleme fetüs beyinlerinin görüntülenmesinde ve analizinde en sık kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntemde, beyin MR atlasları ile fetüs beynindeki farklı dokuların segmentasyonu gerçekleştirilir ve dokuların nicel analizi yapılabilir. Ancak fetüs beyni çok hızlı değiştiği ve nörotipik durumların yanı sıra patolojik durumları da içerdiği için her bir gelişim dönemine ve patolojik duruma ait uygun beyin atlası bulunmamaktadır. Bu çalışmada, fetüs beyin dokularının segmentasyonunu MR beyin atlaslarına ihtiyaç duymadan tam otomatik şekilde yapabilen derin öğrenme modelleri geliştirdik. Geliştirdiğimiz modeller 7 farklı fetüs beyin dokusunu gestasyonel yaştan ve patolojik durumdan bağımsız, tam otomatik segmente edebilmektedir. FeTA2021 fetüs beyin MR veri setini gestasyonel yaşa göre farklı alt gruplara bölerek yeni veri setleri oluşturduk ve 3D U-Net modellerini her bir alt set üzerinde eğiterek, gestasyonel yaş gruplarının modellerin başarısına olan etkilerini inceledik. 3D SDU-Net adlı yeni bir segmentasyon modeli önererek fetüs beyin dokularının segmentasyonunu gerçekleştirdik.

Abstract:
The human brain is a complex system of about 86 billion neurons. Most of the neurons that make up this system grow rapidly in the womb, and their positions in the various brain regions begin to form. During this period, defects in the volume or shape of fetal brain tissue may occur due to environmental factors or genetic mutations. To study these abnormalities, which could be the cause of brain disorders such as autism, lissencephaly, and schizophrenia, it is necessary to monitor the development of the fetal brain throughout pregnancy and perform a detailed volume and shape analysis. Magnetic resonance (MR) imaging is a commonly used method for imaging and analyzing the human fetal brain during pregnancy. In this method, the various tissues of the fetal brain are segmented using brain MR atlases and quantitative analysis of the tissues can be performed. However, because the fetal brain changes rapidly and has both pathological and neurotypical conditions, there is no suitable brain atlas for each developmental period and pathological condition. In this study, we developed deep learning models that automatically segments fetal brain tissue without using MR brain atlases. The developed models can automatically segment seven fetal brain tissue regardless of gestational age and pathological condition. We created sub-datasets by dividing the FeTA2021, a dataset of fetal brain MRs, into different groups according to gestational age. We trained the 3D U-Net models on each sub-set and investigated the effects of the gestational age groups on the segmentation performance of the models. Furthermore, we proposed a new segmentation model named 3D SDU-Net to segment fetal brain tissues.