Derin öğrenme yöntemi ile beyin görüntülerinde otomatik inme tespiti
Automatic stroke detection in brain images with deep learning method
Yazar: BÜŞRA UYGUN
Danışman: DOÇ. DR. AYŞE DEMİRHAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Yapay görme = Machine vision ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İnme = Stroke

Özet:
İnme, beynin bir bölgesine kan akışının kesilmesi veya beynin bir bölgesinde kanamanın
olmasıyla meydana gelir. Hızlı müdahale, beyin hasarının azaltılmasına ve iyileşme 
şansının artmasına yardımcı olmaktadır. Bu yüzden erken teşhis hastalar için büyük önem 
taşır. İnme tanısı için klinik değerlendirme önemlidir ancak radyolojik görüntüleme 
yöntemleri teşhis ve tedavi planlamasında daha önemli bir rol oynar. BT (bilgisayarlı 
tomografi) taraması, inme tanısında ve hastaların durumunun değerlendirilmesinde sıkça 
kullanılan bir görüntüleme yöntemidir. BT taraması, beyin dokusundaki kanama 
bölgelerinin konumunu, büyüklüğünü ve yayılımını belirlemek için değerli bilgiler sağlar.
Bu bilgiler ise inmenin ciddiyetinin belirlenmesi ve tedavi planlamasının yapılmasında
önemli bir rol oynanır. Yapılan çalışmada Türkiye'de düzenlenen Teknofest yarışması 
aracılığı ile elde edilen BT görüntüleri kullanılarak inme tespiti, sınıflandırması ve 
bölütleme için iki farklı senaryo uygulanmıştır. Sınıflandırmada ConvNeXt_Tiny, 
ResNet50d, EfficientNet_b0 ve ResNeXt101_32x8d modelleri kullanılarak 
ConvNeXt_Tiny'nin daha iyi sonuç verdiği görülmüş ve sınıflandırma işlemlerinde bu 
model kullanılmıştır. Bölütleme tespitinde de medikal görüntüler üzerinde başarılı olan 
MultiResUNet modeli kullanılmıştır. Çalışmada iki farklı senaryo izlenmiştir. Birinci 
senaryoda BT görüntüleri üzerinde kafatası çıkarma, normalizasyon ve görüntü çoğaltma
ön işlemlerinin ardından inme var yok sınıflandırması yapılarak test görüntülerinde %98 
başarı elde edilmiştir. İnme bulunan görüntüler üzerinde bölütleme yapılarak test 
görüntülerinde iskemik inme için %59, hemorajik inme için ise %67 Dice bölütleme 
başarısı elde edilmiştir. Bölütleme sonrası iskemik ve hemorajik inme sınıflandırmasında 
%100 başarıya ulaşılmıştır. İkinci senaryoda BT görüntülerde ön işlemler yapılarak inme 
var-yok, iskemik inme ve hemorajik inme şeklinde üç sınıflı sınıflandırmada test 
görüntüleri üzerinde %97 başarı elde edilmiştir. Sınıflandırma sonucu inmenin bölütleme 
için oluşturulan modelde Dice bölütleme başarısı iskemik inme için %78, hemorajik inme 
için ise %79 olmuştur. Çalışmalarda Python programlama dili ve sınıflandırmada PyTorch
kütüphanesi, bölütlemede Tensorflow kütüphanesi ile NVIDIA GeForce RTX 3090 ekran 
kartı kullanılmıştır.

Abstract:
A stroke occurs when blood flow to an area of the brain is cut off or bleeding occurs in an 
area of the brain. Prompt intervention helps reduce brain damage and increase the chance 
of recovery. Therefore, early diagnosis is of great importance for patients. Clinical 
evaluation is important for the diagnosis of stroke, but radiological imaging methods play a 
more important role in diagnosis and treatment planning. CT (computed tomography) 
scanning is a frequently used imaging modality in the diagnosis of stroke and in the 
evaluation of patients' condition. A CT scan provides valuable information for determining 
the location, size, and spread of bleeding sites in brain tissue. This information plays an 
important role in determining the severity of stroke and planning treatment. In the study, 
two different scenarios were applied for stroke detection, classification and segmentation 
using CT images obtained through the Teknofest competition held in Turkey. It was seen 
that ConvNeXt_Tiny gave better results by using ConvNeXt_Tiny, ResNet50d, 
EfficientNet_b0 and ResNeXt101_32x8d models in classification and this model was used 
in classification processes. MultiResUNet model, which was successful on medical 
images, was used for segmentation detection. Two different scenarios were followed in the 
study. In the first scenario, after skull extraction, normalization and image replication 
preprocesses on CT images, a classification of stroke or not was performed, and 98% success 
was achieved in the test images. Segmentation was performed on images with stroke, and 
Dice segmentation success was achieved in test images of 59% for ischemic stroke and 
67% for hemorrhagic stroke. After segmentation, 100% success was achieved in ischemic 
and hemorrhagic stroke classification. In the second scenario, preprocessing was 
performed on CT images, and a success rate of 97% was achieved on the test images in the 
three-class classification as stroke present or absent, ischemic stroke and hemorrhagic 
stroke. In the model created for segmentation of stroke as a result of classification, the 
success of Dice segmentation was 78% for ischemic stroke and 79% for hemorrhagic 
stroke. Python programming language and PyTorch library for classification, Tensorflow 
library for segmentation and NVIDIA GeForce RTX 3090 graphics card were used in the studies.