Yapay zeka derin öğrenme algoritmaları ile mr görüntüleri ve ameliyat sırasındaki mikroskop görüntüleri kullanılarak derin öğrenme tekniği ile tümör sınıflaması yapılması ve tümörün normal beyin dokusundan ayırt edilmesinin sağlanması /
Yazar: EFECAN ÇEKİÇ
Danışman: PROF. DR. ADNAN DAĞÇINAR
Marmara Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Biyoteknoloji = Biotechnology
Dizin: Beyin neoplazmları = Brain neoplasms ; Cerrahi = Surgery ; Derin öğrenme = Deep learning ; Glioma = Glioma ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Neoplazm metastazları = Neoplasm metastasis ; Sınıflandırma = Classification ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Öğrenme algoritmaları = Learning algorithms

Özet:
Amaç: Bu çalışmada; beyin tümörlerinden yüksek dereceli glial tümörler, meningiomlar ve metastazlarda manyetik rezonans (MR) görüntülemeleri ve hastanın ameliyat sırasındaki mikroskop görüntüleri kullanılarak tümör cinsinin tahmin edilmesi ve ameliyat sırasındaki mikroskop görüntülerinde tümör dokusu ile normal dokunun sınırlarının çizilip ayrımının yapılmasının sağlanması amaçlanmaktadır.
Gereç ve Yöntem: Tarafımızca beyin tümörü tanısı konulmuş hastalardan ameliyat sırasında kaydedilmiş görüntüler ve MR görüntüleri alınacaktır. Bu veriler, hastanın ameliyat sırasında yapılan işlemlerin mikroskop tarafından kaydedilen, Marmara Üniversitesi Nörolojik Bilimler Enstitüsü ve Pendik Eğitim Araştırma Hastanesi'ndeki arşiv görüntülerinden oluşacaktır. Bu görüntüler yapay zekâ sinir ağı modelini eğitebilmek için sağlıklı ve tümör dokularının bulunduğu görüntülerden oluşacaktır. Model hem MR görüntüleri hem de mikroskop görüntüleri üzerinde çalışabilecek ve hibrid öğrenme ile her ikisi üzerinden bir sonuç ortaya koyabilecektir. Tümör tespitinde başarılı sonuçlar elde edebilmek için her bir etikete ait görüntü sayısının dağılımının dengeli bir biçimde yapılması sağlanacaktır.



Görüntülerin Etiketlenmesi: Hastaya ait film ve mikroskop görüntüleri, tarafımızca etiketlenecek ve makine öğrenmesi aşamasına hazır hale getirilecektir. Etiketler tümör tiplerini (yüksek dereceli glial tümör, metastaz, meningiom vb.) ve sağlıklı dokuları (serebrum) içermektedir.

Makine öğrenmesi: Etiketlenen görüntüler kullanılarak model derin öğrenme algoritmaları ile eğitilecek ve doğruluk oranları gözlemlenecektir.

Patoloji sonuçları ile karşılaştırma: Yapay zekâ algoritmamızın ortaya koyduğu sonuçlar patoloji sonuçları ile karşılaştırılacak ve doğruluk oranları her bir tümör sınıfında ortaya konulmaya çalışılacaktır.

Sonuç: Tümörün sınıflaması için patoloji sonuçları altın standart yöntem olmasına rağmen MR görüntülemeleri ve mikroskop sırasındaki görüntüler kullanılarak beyinde en çok prevelansa ve insidansa sahip bu üç tümörün (yüksek dereceli glial tümör, meningiom, metastaz) sınıflaması ve sınırlarının normal dokudan ayrımı yapay zekâ algoritmaları kullanılarak anlamlı ölçüde yapılabilir.

Anahtar kelimeler: yapay zekâ, derin öğrenme, yüksek dereceli glial tümör, meningiom, metastaz, cerrahi mikroskop, MR görüntüleme

Abstract:
Purpose of the study: This study aims to predict the classification of tumours and differentiate and demarcate the tumour and normal brain tissue using magnetic resonance imaging (MRI) and the microscope images of patients tumor, taken during surgery.of high-grade glial tumours, meningiomas and metastasis of the brain .

Materials and Methods: MRI images and images recorded during surgery of the patients who were diagnosed with brain tumour by neurosurgeons in our department will be obtained. The data to be collected will consist of archived microscopic images of the procedures performed during surgeries at Marmara University Institute of Neurosciences and Pendik Training and Research Hospital. These images will include particularly the healthy and tumour tissues in order to train the model of the artificial intelligence neural network. This model will be able to operate on MRI and microscopic images as well as provide outcomes on both through hybrid learning. Balance in distribution of number of images belonging to each label will be ensured to achieve efficient results in detection of tumours.



Labelling of images: The MRI scan and microscopic images of patients will be labelled and prepared for the machine learning stage. The labels include the types of tumours (e.g., high-grade glial tumour, metastasis, meningioma etc.) and healthy tissues (cerebrum).

Machine learning: The model will be trained through deep learning algorithms using labelled images, and the accuracy rates will be monitored.
Comparison with pathology results: The results obtained through the artificial intelligence algorithms will be compared with the pathology results and the accuracy rates will be calculated for each tumour type.

Results: Although the pathology results are the gold standard method for the classification of tumours, the classification of the three tumour types which have the highest prevalence and incidence in the brain (i.e., high-grade glial tumour, meningioma, metastasis) and differentiation of them from the normal brain tissue can be achieved at a significant level through artificial intelligence algorithms using the MRI and microscopic images.

Keywords: artificial intelligence, deep learning, high-grade glial tumour, meningioma, metastasis, surgical microscope, MR imaging