Derin öğrenme ve açıklanabilir yapay zekâ teknikleri ile beyin tümörlerinin tespiti ve analizi
Detection and analysis of brain tumors using deep learning and explainable artifical intelligence techniques
Yazar: MUSTAFA ÖZLÜ
Danışman: DOÇ. DR. METE ÇELİK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ NUH AZGINOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Beyin, vücudun yönetim merkezi olup, işlevlerindeki bozulmalar dikkatli inceleme ve acil müdahale gerektirmektedir. Sağlık çalışanları, beyin anormaliklerini tespit etmek için manyetik rezonans görüntüleme (MRG) kullanmaktadırlar. Bu teknik beyin kanamaları, inme ve tümörler gibi durumları belirlemede hayati öneme sahiptir. Hassas görüntü analizi ile doğru teşhis yapılabilmektedir, bu da erken müdahale ve özelleştirilmiş tedavi planlarına olanak tanımaktadır. Ancak, teşhis süreçlerinde eksiklikler ve insan hataları olabilmektedir. Derin öğrenme yöntemleri, teşhis doğruluğunu artırarak bu süreci iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Derin öğrenme, görüntü analizi için yaygın olarak kullanılan güçlü bir yapay zekâ tekniğidir. Bilgisayarlar, karmaşık matematiksel modellerle eğitilerek nesne tanıma ve sınıflandırma görevlerini etkin bir şekilde yerine getirmektedir. Özellikle evrişimsel sinir ağları (ESA) süreçte kritik bir rol oynamaktadır ve sağlık alanında kullanılmaktadır. Bu çalışmada, beyin MR görüntülerinde tümör tespiti için 7 tane ESA tabanlı model kullanılmıştır. Kullanılan veri kümesi BRaTS 2021, 1200 kişiye ait yaklaşık 185,000 görüntü içermektedir. Modeller, veri kümesi ile eğitilmiş ve test edilmiştir. BRaTS 2021 veri kümesini eğitmek ve test etmek için kullanılan derin öğrenme modelleri arasında ResNet18, ResNet34, ResNet50, MobileNetV2, VGG16, DenseNet161 ve AlexNet bulunmaktadır. Bu modellerin başarısı, doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1-skoru performans metrikleri kullanılarak gösterilmiştir. Ayrıca, her model için açıklanabilir yapay zekâ (AYZ) maskeleri analiz edilip, görselleştirilmiştir. AYZ yöntemlerini sayısal olarak değerlendirmek için 2 tane performans değerlendirme ölçütü kullanılmıştır.

Abstract:
The brain is the control center of the body, and disruptions in its functions require careful examination and immediate intervention. Healthcare professionals use magnetic resonance imaging (MRI) to detect brain abnormalities. This technique is vital in identifying conditions such as brain hemorrhages, strokes, and tumors. Accurate diagnosis can be achieved through precise image analysis, enabling early intervention and personalized treatment plans. However, there can be deficiencies and human errors in the diagnostic processes. Deep learning methods aim to improve this process by increasing diagnostic accuracy. Deep learning is a powerful artificial intelligence technique widely used for image analysis. Computers are trained with complex mathematical models to effectively perform object recognition and classification tasks. Convolutional neural networks (CNN), in particular, play a critical role in this process and are used in the healthcare field. In this study, 7 CNN-based models were used for tumor detection in brain MRI. The dataset used, BRaTS 2021, contains approximately 185,000 images from 1,200 persons. The models were trained and tested with this dataset. The deep learning models used to train and test the BRaTS 2021 dataset include ResNet18, ResNet34, ResNet50, MobileNetV2, VGG16, DenseNet161, and AlexNet. The success of these models was demonstrated using performance metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. Additionally, explainable artificial intelligence (XAI) masks were analyzed and visualized for each model. Two performance evaluation metric were used to quantitatively assess the XAI methods.