Lomber MR disk konumlarının en kısa yol algoritmalarının yapay sinir ağı sonuçlarına uygulanarak bulunması
Estimation of the lumbar disc positions by shortest path algorithms on neural network results
Yazar: MERVE ZEYBEL
Danışman: PROF. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL
Gebze Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnsan omurgasının anatomik yapısının tespit edilmesi fıtık, disk kayması, skalyoz gibi hastalıkların teşhisi için önemlidir. Omurganın otomatik olarak tespit edilebilmesi için son zamanlarda birçok derin öğrenme tabanlı yöntemler önerilmiştir. İnsan omurgasının görüntülenme yöntemlerinden biri Manyetik Rezonans (MR)'dır. Bu çalışmada bir bel MR görüntüsünde bulunan omurgadaki disklerin otomatik olarak bulunması için derin öğrenme tabanlı üç farklı yöntem denenmiştir. 
Birinci yöntem olan İki Katmanlı Evrişimli Sinir Ağları (ESA), iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada her disk için, merkezlerinden belli uzaklıklarda görüntü parçaları alınıp farklı boyutlarda birleştirilmiş ve eğitilerek inanç haritaları çıkarılmıştır. İlk aşamada üretilen sonuçlar ikinci aşamada girdi olarak kullanılmaktadır. İkinci aşamada ise bu inanç haritaları ile beraber disklerin kendi öz nitelikleri birleştirilerek eğitim ve test süreci gerçekleşmiştir. 
İkinci yöntem olan Tek Aşamalı ve Saklı Markov Modeli (SMM) tabanlı Faster RCNN'de, nesne bulmada son dönemlerde popüler olan Faster RCNN kullanılmıştır. Tekli aşamalı Faster RCNN'de sadece diskler eğitilirken, SMM tabanlı Faster RCNN'de sistem SMM'ye benzetilerek disklerin yanında komşu diskler de eğitilmiş ve test edilmiştir. 
Üçüncü yöntem olan en kısa yol algoritması tabanlı Faster RCNN'de, sistem ağırlıklı çizge olarak düşünülmüş ve eğitim iki aşamadan oluşmaktadır. Eğitimin ilk aşamasında Faster RCNN yöntemi kullanılarak aday diskler bulunmuş ve her aday disk, çizgede bir düğüme karşılık gelmiştir. İkinci eğitim aşamasında ise, iki komşu diskin öğrenilebilmesi için ayrı bir Evrişimli Sinir Ağı (ESA) eğitilmiştir.  Çizgedeki bağlantıların ağırlıkları, iki aşamadan çıkan puanlardan hareketle bir formül ile hesaplanmış ve çizgedeki en kısa yolu bulabilmek için Dijkstra'nın en kısa yol algoritması kullanılmıştır.

Abstract:
Detection and identification of the anatomical structure of the human vertebrae is important for the diagnosis of diseases such as hernia, disc slippage, scoliosis. A lot of deep learning methods have recently been proposed for the automatic detection of the vertebrae. One of the scanning methods of human vertebrae is Magnetic Resonance (MR). In this work, we present three different methods based on the deep learning algorithms for the automatic detection and identification of the intervertebral discs on a MR image. 
First method, two stage CNN, consists of two steps. In the first stage, image patches are cropped for each disc, from their centers with different distances and different scales. Image patches which has same center and distances are combined in a single image. These images are trained and according to distances, heatmaps are created. In the second stage network is trained and tested by combining of these heatmaps with feature vector of discs. 
In second method, single stage and Hidden Markov Model (HMM) based Faster Region based Convolutional Neural Network (FRCNN) is used which is the recently popular object detection method. While in single stage FRCNN, each disc is trained, in HMM based FRCNN, system simulate to HMM and two sequential neighbor discs are also trained and tested. 
In third method, shortes path algorithm based Faster RCNN, system is thought like a weighted graph. It consists of two stage. In first stage FRCNN find candidate discs. These candidate discs correspond a node in a graph. In second stage, to learn relation between two discs, Convolutional Neural Network (CNN) is trained. To calculate weight of edges, scores which is come from two stages are given to formula and finally Dijkstra's Algorithm is used to find shortest path in the graph.