Derin öğrenme ile manyetik rezonans görüntülerde temporomandibular eklem disk deplasmanlarının diagnozu
Diagnosis of temporomandibular joint disc displacements inmagnetic resonance images with deep learning
Yazar: YUSUF BAYKAL
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET İTİK
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Sinir ağları = Nerve net ; Temporomandibular eklem = Temporomandibular joint ; Temporomandibular eklem hastalıkları = Temporomandibular joint disorders

Özet:
Derin öğrenme temelinde insanı taklit eden, önceden bilinen verilerden çok katmanlı sinir ağları kullanılarak özellik çıkartabilen, bilinmeyen veriler üzerinde sınıflandırma ve analiz yapabilen bir makine öğrenmesi çeşididir. Teknolojinin ilerlemesiyle yetersiz kalmaya başlayan öğrenme çeşitlerine alternatif olan derin öğrenme; son zamanlarda akademisyenler, araştırmacılar ve bilim insanlarının sıkça tercih etmeye başladığı bir öğrenme çeşididir. Yapay zeka çalışmalarının artmasıyla birlikte ortaya çıkan bu yöntem, imgelerin tanınma ve öğrenme sürecinin çok daha hızlı gerçekleşmesini sağlamaktadır. Manyetik rezonans görüntüleme (MRG), temporomandibular eklem (TME) disk deplasmanının tespit etmek için kullanılan en yaygın görüntüleme tekniğidir. MR görüntüleri TME disk deplasmanlarını tespit etmek için radyologlar tarafından elle analiz edilmektedir. Çok büyük görüntü hacminin manuel olarak yorumlanması zaman alıcı ve zor olmaktadır. Bu nedenle, bilgisayar tabanlı algılama, doğru ve hızlı tanılamada yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, normal ve disk deplasmanı olan MR görüntülerinin derin öğrenme yaklaşımının, konvolüsyonel sinir ağları (CNN) yöntemi ile sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu çalışma doğrultusunda CNN tabanlı AlexNET ve GoogLeNET derin öğrenme modelleri farklı hiper-parametreler kullanılarak test edilmiştir. Bu çalışma sonunda TME disk deplasmanı teşhisinde derin öğrenmenin başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Abstract:
It is a kind of machine learning that simulates human being on the basis of deep learning, can extract features from previously known data using multi-layer neural networks, and can make classification and analysis on unknown data. Deep learning which is an alternative to the learning varieties that are beginning to be insufficient with the advancement of technology; is a type of learning that academicians, researchers and scientists have recently started to prefer. This method, which occurs with the increase of artificial intelligence studies, makes the recognition and learning process of images much faster. Magnetic resonance imaging (MRI) is the most common imaging technique used to detect temporomandibular joint (TMJ) disc displacement. MRI images are analyzed manually by radiologists to detect disc displacements. Manual interpretation of very large image volumes is time consuming and difficult. Therefore, computer-based detection helps in accurate and rapid diagnostics. In this study, it was aimed to classify the deep learning approach of normal and disk displacement MR images with convolutional neural network (CNN). In this study, CNN-based AlexNET and GoogLeNET deep learning models were tested using different hyper-parameters. At the end of this study, deep learning was found to be successful in diagnosing TMJ disc displacement.