MR görüntülerinde derin öğrenme ile beyin tümör segmentasyonu
Brain tumor segmentation with deep learning on MR images
Yazar: BİLAL TAŞDEMİR
Danışman: PROF. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Artan nüfus ile birlikte her geçen gün daha fazla insan beyin tümöründen etkilenmektedir.
Diğer hastalıklar ile kıyaslandığında beyin tümörünün ölüm oranı çok daha yüksektir. Ayrıca
beyin tümörü hastalığına yakalanan insanlar günlük yaşamlarında büyük zorluklar
çekmektedir. Beyin tümörünün teşhis aşamasında ise doktorlar çok zorlanmaktadır. MR
görüntüleri doktorlar tarafından tek tek incelenerek beyin üzerindeki tümörlü alanların tespit
edilmesi gerekmektedir. Bu işlem hem çok uzun zaman almakta hem de doktorlar tarafından
manuel olarak kontrol edilmesi doğruluk oranını düşürmektedir. Bu sorunların üstesinden
gelmek için beyin MR görüntülerinin otomatik olarak segmentasyonunu sağlayacak,
hastalık teşhis ve tedavisinde doktorlara yeteri kadar zaman ve doğru veri sağlayacak bir
modelin tasarlanması amaçlanmıştır. Bu çalışmada beyin MR görüntülerinin
segmentasyonundaki zorluğu aşmak için topluluk öğrenimi yöntemi kullanılmıştır. Topluluk
öğrenimi yönteminde derin öğrenme tabanlı dikkat mekanizmalı u-net ve u-net modelleri
kullanılmıştır. Bu sayede iki farklı modelden gelen tahmin değerlerinin ortalaması alınarak
daha kararlı bir model geliştirilmesi amaçlanmıştır. Model eğitimi için BRATS veri setinin
2018, 2019 ve 2020 versiyonları kullanılırken model testleri için 2017 versiyonu
kullanılmıştır. Farklı veri ön işleme adımları ve topluluk öğrenimi modeli ile dengesiz sınıf
dağılımına sahip veri setinde beyin MR görüntülerinin segmentasyon probleminin zorluğu
aşılmıştır. Oluşturulan topluluk öğrenimi yöntemi ile BRATS2017 veri seti üzerinde %87,33
ortalama zar skoru, %81,74 nekrotik sınıfı zar skoru, %91,57 ödem sınıfı zar skoru, %76,03
artırılmış tümör sınıfı zar skoru, %99,96 arka plan sınıfı zar skoru ve TT, ÇT ve AT için
sırasıyla %83,11, %78,88 ve %76,03 zar skoru elde edilmiştir.

Abstract:
With the increasing population, more and more people are affected by brain tumors every
day. Compared to other diseases, the death rate of brain tumors is much higher. In addition,
people suffering from brain tumor disease have great difficulties in their daily lives. In the
diagnosis stage of a brain tumor, physicians face significant challenges. The MR images
should be examined one by one by the physicians and the tumor areas on the brain should
be determined. This process both takes a very long time and is controlled manually by
physicians, reducing the accuracy rate. In order to overcome these problems, it is aimed to
design a model that will provide automatic segmentation of brain MR images and provide
physicians with sufficient time and accurate data in the diagnosis and treatment of disease.
In the study, Ensemble learning method was used to overcome the difficulty in segmentation
of brain MR images. Deep learning base attention u-net and u-net models were used in
ensemble learning method. The aim is to develop a more stable model by averaging the
prediction values from two different models. While the 2018, 2019 and 2020 versions of
BRATS dataset were used for model training, the 2017 version was used for model testing.
With different data preprocessing steps and ensemble learning model, the difficulty of
segmentation of brain MR images has been overcome on imbalanced dataset. With the
ensemble learning method created, 87.33% average dice score, 81.74% necrotic class dice
score, 91.57% edema dice score, 76.03% enhancing dice score, 99.96% background class
dice score and dice score of %83,11, %78,88 and %76,03 for WT, TC and ET were obtained
on BRATS2017 dataset.