Difüz optik tomografi esaslı medikal tanılamada derin öğrenmenin kullanımı
Use of deep learning in diffuse optical tomography based medical diagnosis
Yazar: AHMET KARAZOR
Danışman: DOÇ. DR. ERKAN ZEKİ ENGİN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Benzetim = Simulation ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Rekonstrüksiyon = Reconstruction ; Tomografi = Tomography

Özet:
Dünya Sağlık Örgütü Uluslararası Kanser Araştırma Ajansı verilerine göre meme kanseri hem vaka sayısı açısından hem de ölümle sonuçlanan kanserler arasında dünyada en yaygın kanser haline gelmiştir. Meme kanseri için tanılamada halihazırda kullanılan görüntüleme teknikleri mevcuttur. Bu teknikler arasında X-Ray mamografi, ultrasonografi, bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans ve pozitron emisyon tomografi yer almaktadır. Bu çalışmanın amacı benzetim ortamında meme kanseri tümör yapısının difüz optik yöntem kullanılarak tespit edilmesidir. Difüz optik tomografi (DOT), bir dokunun belirli sayıda kaynaktan gelen yakın kızılaltı ışıkla aydınlatıldığı ve o ışığın doku içinde saçılmalara uğrayıp dışarı çıkan kısmının belirli sayıda dedektörle toplanıp aydınlatılmış bölgenin optik özelliklerinin çıkarıldığı tıbbi bir görüntüleme yöntemidir. Difüz optik tomografi sistemi çalışmada benzetim ortamında gerçeklenmiştir. Benzetim ortamına üç boyutlu geometriler aktarıldı.  Her bir alan için soğrulma ve indirgenmiş saçılma katsayıları belirlenerek iletim geometrisine uygun olarak kaynak dedektör konfigürasyonu dahil edilip difüzyon yaklaşımı ile düz yön model çözdürülmüştür. Ölçüm verileri ile oluşturulan veri seti ve gerçek referans görüntüleri kullanılarak derin ağ mimarisi ile tümörün hem x – y hem de z konum bilgileri için geri çatım işlemi gerçekleştirilmiştir. Derin ağ modelinden elde edilen çıktılar yapısal benzerlik ölçütü olan SSIM ile değerlendirildi. Elde edilen SSIM değerleri bire yakın elde edilerek gerçek referans görüntüler ile benzer olduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
According to the data of the World Health Organization International Agency for Research on Cancer, breast cancer has become the most common cancer in the world, both in terms of the number of cases and among the cancers that result in death. There are imaging techniques currently used in the diagnosis of breast cancer. These techniques include X-Ray mammography, ultrasonography, computed tomography, magnetic resonance and positron emission tomography. The aim of this study is to detect breast cancer tumor structure in a simulated environment using the diffuse optical method. Diffuse optical tomography (DOT) is a medical imaging method in which a tissue is illuminated with near-infrared light from a certain number of sources, and the part of that light that scatters in the tissue and comes out is collected with a certain number of detectors and the optical properties of the illuminated region are extracted. The diffuse optical tomography system was implemented in the simulation environment in the study. Three dimensional geometries were transferred to the simulation environment. By determining the absorption and reduced scattering coefficients for each area, the source detector configuration was included in accordance with the conduction geometry and the forward model was solved with the diffusion approach. By using the data set created with the measurement data and ground truth images, the reconstruction process was performed for both the x – y and z location information of the tumor with the deep network architecture. The outputs obtained from the deep network model were evaluated with the structural similarity criterion, SSIM. Obtained SSIM values were obtained close to one and it was observed that they were similar to the real reference images.