Çocuklarda abdomen radyografilerinden gastrointestinal obstrüksiyon tanısı için evrişimsel sinir ağı kullanımı
Convolutional neural network usage on abdominal radiographs for the diagnosis of gastrointestinal obstruction in children
Yazar: ERCAN AYAZ
Danışman: PROF. DR. HASAN GÜÇLÜ ; DOÇ. DR. AYŞE BETÜL OKTAY
İstanbul Medeniyet Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyolojik Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Radyografilerde izlenen bağırsak dilatasyonları, kusma, karın ağrısı, kronik kabızlık veya ishal gibi şikâyetlerle başvuran hastalarda sık görülen bir bulgudur. En sık nedenleri bağırsak enfeksiyonları, inflamatuvar hastalıklar ve obstrüksiyonlardır. Bu hastalarda cerrahi gerektiren obstrüksiyon olup olmadığının ayrımının zamanında ve doğru yapılması, ölüme kadar gidebilecek olan nekroz, perforasyon gibi komplikasyonların önlenmesi için çok önemlidir. Bu tezde, ilk olarak abdomen radyografilerinde normal bağırsak gaz dağılımı olan sağlıklı çocuklarla, bağırsak dilatasyonu veya obstrüksiyon bulgusu olan anormal hastaların evrişimsel sinir ağı (ESA) modelleriyle ikili sınıflama kullanılarak ayrımının yapılması amaçlandı. Daha sonra da hasta grubunda cerrahi gerektiren obstrüksiyon hastaları ile diğer bağırsak dilatasyonu veya ileusu bulunan inflamatuvar/enfeksiyöz nedenli hastaların sınıflandırılması hedeflendi. Bu amaçla çocukluk çağındaki hastalarda çekilen 1152 abdomen radyografisi (540 normal, 298 cerrahi tanılı dilatasyon, 314 inflamatuvar/enfeksiyöz dilatasyon) veri kümesi olarak kullanıldı. Bu veri kümesine gerekli ön işlemeler yapıldıktan sonra görüntü analizinde başarısı kanıtlanmış olan 5 ESA modeliyle (ResNet50, InceptionResNetV2, Xception, EfficientNetV2L, ConvNeXtXLarge) transfer öğrenme metodu kullanılarak eğitim, validasyon işlemlerinden sonra test edildi. Sonuç olarak normal ile anormal ayrımında en yüksek doğruluk oranı ResNet50 (0,938) ile elde edildi. Daha sonra otomatik kırpılma ön işleme metoduyla verilerin tanısal değeri olmayan kısımları çıkarıldıktan sonra yapılan analizde en yüksek doğruluk oranları EfficientNetV2L (0,962), ConvNeXtXLarge (0,956) ve InceptionResNetV2(0,950) ile elde edildi. Cerrahi obstrüksiyonlar ile diğer hastaların ayrımında ise en yüksek doğruluk oranı EfficientNetV2L(0,972) ile elde edildi. Sonuç olarak, ESA modelleri, gastrointestinal obstrüksiyon olgularında dijital radyografiye entegre edilerek karar destek sistemi olarak yüksek doğruluk ile kullanılabilir. Anormal radyografiler konusunda hekimi uyararak tanı ve tedavi sürecinin hızlanmasına katkıda bulunabilir.

Abstract:
Intestinal dilatations in radiographs are a common finding in patients presenting with symptoms such as vomiting, pain, constipation, or diarrhea. The most common causes are intestinal infections, inflammatory diseases, and obstructions. Timely and accurate differentiation of whether there is an obstruction requiring surgery in these patients is crucial to prevent complications such as necrosis and perforation, which can lead to death. In this thesis, the first aim was to differentiate healthy children with normal intestinal gas distribution in abdominal radiographs from intestinal dilatation or obstruction using convolutional neural network (CNN) models. Then, the classification of patients with surgical obstruction and those with other intestinal dilatation or ileus was aimed. For this purpose, a dataset of 1152 abdominal radiographs taken in childhood (540 normal, 298 surgically diagnosed dilatation, 314 inflammatory/infectious dilatation) was used. After preprocessing of this dataset, five CNN models with proven success in image analysis (ResNet50, InceptionResNetV2, Xception, EfficientNetV2L, ConvNeXtXLarge) were trained, validated, and tested using transfer learning method. Consequently, the highest accuracy in the differentiation between normal and abnormal was achieved with ResNet50 (0.938). Then, after removing the non-diagnostic parts of the data using an automated cropping preprocessing, the highest accuracy rates were achieved with EfficientNetV2L (0.962), ConvNeXtXLarge (0.956), and InceptionResNetV2 (0.950). The highest accuracy in the differentiation between surgical obstructions and others was achieved with EfficientNetV2L (0.972). In conclusion, CNN models can be integrated into radiographs as a decision support system with high accuracy rates in pediatric gastrointestinal obstructions by alerting the physician about abnormal radiographs.