Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden travmatik olmayan omurga çökme kırıklarının tespiti için hibrit bir makine öğrenme yönteminin geliştirilmesi
Development of a hybrid machine learning method for the detection of non-traumatic spine compression fractures from computed tomography (CT) image
Yazar: MURAT TÜRKMEN
Danışman: PROF. DR. ZEYNEP ORMAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Ortopedi ve Travmatoloji = Orthopedics and Traumatology
Dizin: Bilgisayar programlama = Computer programming ; Görüntü işleme = Image processing ; Omurga = Spine ; Sınıflandırma = Classification ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Travmatik olmayan vertebral kompresyon fraktürleri, insan omurgasında sık görülen bir patolojik durumdur. Yaşla birlikte kemik kütlesinin azalması, travmatik olmayan vertebral kompresyon fraktürlerinin oluşmasına sebep olmaktadır. Travmatik olmayan vertebral kompresyon fraktürleri genellikle uzun süre semptomsuz kaldığı için bu dönemde erken teşhis, hastalığın ilerlememesini ve daha etkin tedavi olanağını sunmaktadır. Teşhis ve tedavi için hastalara ait radyolojik görüntülerden faydalanılmaktadır. Radyolojik görüntülerden elde edilen veri kümeleri günümüzde bilimsel gelişmelere önemli katkılar sağlamaktadır. Veri kümeleri, makine öğrenme yöntemleri kullanılarak sağlık alanında patolojik durumların segmentasyonu, yüksek doğruluk ve hassasiyetle tespiti, sınıflandırılması, hastalık tanısı için etkili çözümler oluşturmaktadır. Son yıllarda travmatik olmayan vertebral kompresyon fraktürlerinin tespiti araştırmalarında makine öğrenme yöntemleri daha sık kullanılmaya başlanmıştır. Bu tez çalışmasında, hastaların ham bilgisayarlı tomografi görüntü verileri işlenerek makine öğrenme yöntemlerinin uygulanması için özgün bir veri kümesi oluşturulmuştur. Özgün veri kümesi, İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalı'nda bilgisayarlı tomografi ile radyolojik tanı alan hastaların retrospektif görüntülerinden sağlanmıştır. Tez kapsamında, görüntü özellikleri, VGG16 yöntemi ile çıkarılmış ve SVM yöntemi ile seçilmiştir. Yeni bir hibrit çekişmeli üretici Ağ -quantum evrişimli sinir ağı (QCNN) makine öğrenmesi sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Hibrit model oluşturulurken quantum özellikler, DenseNet121 ve GAN dan esinlenilmiştir. Model, oluşturulan veri kümesi ile test edilmiştir. Hibrit modelin özgün veri kümesini sınıflandırma sonuçları, DenseNet121, GAN, MobileNetV3, EfficientNetB1, VGG16 ve ResNet50V2 ile karşılaştırılmış ve bu sonuçlar tartışılmıştır.

Abstract:
*Non-traumatic vertebral compression fractures are a common pathological condition in the human spine. The decrease in bone mass with age causes non-traumatic vertebral compression fractures. Since non-traumatic vertebral compression fractures usually remain asymptomatic for a long time, early diagnosis in this period prevents the disease from progressing and provides more effective treatment. Radiological images of patients are used for diagnosis and treatment. Data sets obtained from radiological images make significant contributions to scientific developments today. Data sets create effective solutions for the segmentation of pathological conditions in the field of healthcare, detection, classification with high accuracy and precision, and disease diagnosis by using machine learning methods. In recent years, machine learning methods have begun to be used more frequently in research on the detection of non-traumatic vertebral compression fractures. In this thesis study, a unique data set was created for the application of machine learning methods by processing the raw computed tomography image data of the patients. The original data set was created from retrospective images of patients who received radiological diagnosis with computed tomography at Istanbul University-Cerrahpaşa, Cerrahpaşa Faculty of Medicine, Department of Radiology. Within the scope of the thesis, image features were extracted with the VGG16 method and selected with the SVM method. A new hybrid adversarial generative Network -quantum convolutional neural network (QCNN) machine learning classification model has been developed. While creating the hybrid model, quantum features, DenseNet121 and GAN were inspired. The model was tested with the created data set. The classification results of the hybrid model on the original dataset were compared with DenseNet121, GAN, MobileNetV3, EfficientNetB1, VGG16 and ResNet50V2, and these results were discussed.