MRG de prostat lezyonlarının karekterize edilmesinde evrişimli sinir ağlarının performansı
Performance of convolution neural networks incharacterizing prostate lesions in MRI
Yazar: RABİA ASENA UZUNÖZ
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM ÖNDER YENİÇERİ
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Prostat bezinde ortaya çıkan prostat kanseri, erkeklerde çok sık görülen bir kanser
türüdür. Erken dönemde belirti vermeyen prostat kanseri genellikle rastlantısal olarak
ortaya çıkmaktadır. Prostat kanseri tanısı genellikle prostat spesifik antijen (PSA) ve
rektal muayene yardımıyla yapılmaktadır. Kanser tanısında medikal görüntüleme
yöntemleri olarak Transrektal Ultrasonografi (TRUS), Manyetik Rezonans
Görüntüleme (MRG), Bilgisayarlı Tomografi (BT) gibi yöntemler kullanılmaktadır.
Bu çalışmada MRG verileri kullanılmıştır. MRG, manyetik ve radyo dalgaları
kullanarak prostat bezini görüntülemektedir. Kanser teşhisi ve tedavisinde kullanılan
önemli bir görüntüleme yöntemidir. Derin öğrenme, yapay sinir ağları kullanarak
insan beynini taklit ederek veriden öğrenen makine öğrenme yöntemidir. Veri
kümelerini iyi analiz edip, hızlı ve daha doğru şekilde sonuçlar elde etmektedir. Derin
öğrenme veri kümelerinden özellik çıkarımı yaparak öğrenir. Verinin fazla olması
başarı oranını arttırmaktadır. Bu çalışmada MRG dan elde edilen görüntüler ile
eğitilen derin evrişimli sinir ağlarının (ESA), kötü huylu prostat kanserini, iyi huylu
olanlardan ayırt etmedeki performansının test edilmesi amaçlanmıştır. PSA testi
yüksek olan olgulara biyopsi öncesi prostat MRG tetkiki yapılmaktadır. Bu olguların
MR görüntüleri evrişimli sinir ağının eğitilmesinde kullanılacaktır. Daha sonra
eğitimde kullanılmayan test veri seti ile bu ağın iyi huylu ve kötü huylu prostat
bezlerinin ayırt etmedeki başarısı test edilecektir. Çalışmada prostat kanseri
sınıflandırası için derin öğrenme modellerinden AlexNet, InceptionV3, DenseNet121,
ResNet50 kullanılmıştır. Yapılan çalışmada 841 malign, 2064 benign görüntü
kullanılmıştır. Veri seti %90 eğitim, %10 test seti olarak ayrılmıştır. Model eğitimi
sonrasında test veri seti sonuçlarına göre AUC, doğruluk, kesinlik ve F1-Skor başarım
metrikleri kullanılarak sonuçlar analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda başarım oranları
dikkate alındığında %96 AUC değeri ile en başarılı model DenseNet121 olmuştur.

Abstract:
Prostate cancer, which originates in the prostate gland, is a commonly occurring
cancer type in men. Prostate cancer often does not show symptoms in its early stages
and is typically detected incidentally. The diagnosis of prostate cancer is usually made
through the use of prostate-specific antigen (PSA) testing and rectal examination.
Medical imaging methods such as Transrectal Ultrasound (TRUS), Magnetic
Resonance Imaging (MRI), and Computed Tomography (CT) are employed in the
cancer diagnosis process. In this study, MRI data is used. MRI utilizes magnetic and
radio waves to visualize the prostate gland and is an important imaging technique used
in cancer diagnosis and treatment. Deep learning is a machine learning method that
mimics the human brain by utilizing artificial neural networks to learn from data. It
can analyze data sets effectively and obtain results quickly and accurately. Deep
learning learns by extracting features from data sets, and having abundant data
improves its success rate. The aim of this study is to test the performance of deep
convolutional neural networks (CNNs) trained with MRI images in distinguishing
malignant prostate glands from benign ones. Prostate MRI examination is performed
before biopsy in cases with high PSA test.MRI examinations. The MR images of these
cases will be used to train the CNN. Subsequently, the performance of this network in
distinguishing between benign and malignant prostate glands will be tested using a
separate test data set that was not used in training. In this study, deep learning models
including AlexNet, InceptionV3, DenseNet121, and ResNet50 were used for prostate
cancer classification. Following model training, the results of the test dataset were
analyzed using performance metrics such as AUC, accuracy, precision, and F1-score.
When considering the performance rates, the most successful model with a 96% AUC
value was DenseNet121.