Radyomik veri tabanlı prostat kanseri sınıflandırması için ince ayarlı destek vektör makinesi tasarımı
Fine-tuned support vector machine design for radiomic data-based prostate cancer classification
Yazar: BİLGEN MAÇAL
Danışman: PROF. DR. METİN VARAN ; DR. JAHONGIR AZIMJONOV
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kanser vakalarındaki dramatik artış, dünya genelinde ciddi bir sağlık sorunu oluşturmakta ve özellikle farklı kanser türlerine yakalanan insan sayısında önemli bir yükseliş öngörülmektedir. Bu durum, hem teşhis hem de tedavi alanında inovasyonları zorunlu kılmaktadır. Geleneksel tedavi yöntemlerine rağmen kesin bir çözüm bulunmaması, araştırmacıları yeni ve etkili stratejiler geliştirmeye yönlendirmektedir.
Görüntüleme, kanser teşhisi ve tedavisi süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, bilgisayar destekli teşhis (BDT) sistemleri, radyologlar ve patologlar arasında kabul görmüş ve meme kanseri gibi özel uygulamalarda FDA onayı almıştır. Gelişen teknolojiyle birlikte, BDT'nin kanser teşhisi ve tedavisindeki potansiyeli giderek artmaktadır. Bu teknikler, teşhis süreçlerinin doğruluğunu artırmak, görüntü okuma sürelerini azaltmak ve hastalar için kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak gibi hedeflere odaklanmaktadır.
Prostat kanseri, erkekler arasında sık görülen ve ölümlere neden olan bir kanser türüdür. Bu nedenle, prostat kanserinin erken teşhisi ve doğru tanısı hayati önem taşımaktadır. BDT, prostat kanseri teşhisinde büyük bir başarı elde etmiş ve geleneksel teşhis yöntemlerini tamamlayarak daha kesin ve erken teşhis imkânları sunmuştur.
Son yıllarda, yapay zekâ tabanlı algoritmaların tıbbi görüntüleme ve teşhis alanındaki kullanımı hızla artmaktadır. Özellikle prostat kanseri teşhisinde, radyomik özelliklerin analizi ve ince ayarlı doğrusal DVM algoritmalarının kullanımı, daha hassas ve etkili sonuçlar elde edilmesine katkı sağlamaktadır. Bu yöntemler, prostat kanseri tanısı için umut verici bir gelecek vadetmektedir.
Bu çalışma, prostat kanseri teşhisinde BDT ve yapay zekâ tabanlı algoritmaların birleşimini incelemiş ve özellikle radyomik özelliklerin kullanımının önemini vurgulamıştır. Elde edilen bulgular, daha az ancak daha etkili özelliklerle eğitilen doğrusal DVM tabanlı sınıflandırıcıların, daha hızlı ve yüksek doğrulukla çalıştığını göstermiştir. Bu sonuçlar, prostat kanseri teşhisi için daha iyi ve daha hızlı yöntemlerin geliştirilmesinde önemli bir adım olarak değerlendirilebilir.

Abstract:
The dramatic increase in cancer cases poses a significant global health challenge, particularly anticipating a substantial rise in the number of individuals affected by different cancer types. This situation necessitates innovations in both diagnosis and treatment. Despite traditional treatment methods, the absence of a definitive solution directs researchers towards developing new and effective strategies.
Imaging plays a crucial role in cancer diagnosis and treatment processes. Hence, computer-aided diagnosis (CAD) systems have gained acceptance among radiologists and pathologists, obtaining FDA approval in specific applications such as breast cancer. With advancing technology, the potential of CAD in cancer diagnosis and treatment is steadily increasing. These techniques focus on enhancing the accuracy of diagnosis, reducing image interpretation times, and creating personalized treatment plans for patients.
Prostate cancer is a frequently occurring cancer among men and a leading cause of mortality. Therefore, early detection and accurate diagnosis of prostate cancer are of vital importance. CAD has achieved significant success in the diagnosis of prostate cancer, providing more precise and early diagnostic possibilities alongside traditional diagnostic methods.
In recent years, the utilization of artificial intelligence-based algorithms in medical imaging and diagnostics has rapidly increased. Particularly in prostate cancer diagnosis, the analysis of radiomic features and the use of fine-tuned linear DVM algorithms contribute to obtaining more accurate and effective results. These methods hold promising prospects for the diagnosis of prostate cancer.
This study investigates the combination of CAD and artificial intelligence-based algorithms in the diagnosis of prostate cancer, emphasizing the significance of utilizing radiomic features. The findings indicate that linear DVM classifiers trained with fewer yet more effective features operate faster and with higher accuracy. These results can be considered a significant step towards developing better and faster methods for prostate cancer diagnosis.