Yapay zeka yöntemleri ile Multipl Sklerozis tanısı /
Yazar: BARAN BAYTAR
Danışman: PROF. DR. FATMA SİBEL BAYRAMOĞLU
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İstanbul Sultan Abdülhamid Eğt. ve Arş. Hast. / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Amaç: Multipl skleroz olgularının beyin manyetik rezonans görüntülemesinde(MRG), Multipl Skleroza(MS) özgü demyelinizan ak madde lezyonları FLAİR sekansında hiperintens olarak görülmektedir. Derin transfer öğrenme yapay zeka tekniklerini kullanarak bu lezyonları erken dönemde daha hızlı bir şekilde algılayıp MS tanısını koyabilmeyi amaçladık.
          Gereç ve Yöntem: Çalışmaya 2020-2023 tarihleri arasında aynı MRG cihazında (General Electric Signa Artist 1.5Tesla) kontrastsız kranial görüntülemesi yapılmış yaşları 18-69 aralığında değişen, nörolojik olarak MS tanısı almış rastgele seçilen takipteki 39 erkek ve 71 kadın ile sağlıklı olgulardan oluşan ve yine rastgele seçilen 7 erkek ve 25 kadın olgu dahil edilmiştir. 1,6 mm kalınlıktaki axial ve sagittal kesit FLAİR sekans görüntülerinden oluşan veri seti 6 farklı derin transfer öğrenme yöntemi (Xception, MobileNet, AlexNet, VGG19, ResNet152 ve NasNet) kullanılarak lezyonların algılanması ve MS tanısı konulmaya çalışılmıştır. Her bir derin transfer öğrenme modelinin elde ettiği sonuçlar modeller arasında karşılaştırılmıştır.
         Bulgular: MS tanısında, axial görüntüler için en yüksek başarı oranı Xception derin transfer öğrenme yöntemi ile %95.07 olarak , en düşük başarı oranı ise NasNet yöntemi ile %70.77 olarak elde edilmiştir Sagittal görüntülerde ise en yüksek başarı oranı %98.10 ile Xception yöntemi tarafından elde edilirken en düşük başarı ise axial görüntülerde de en düşük başarıya sahip olduğu gözlenen NasNet modeli ile gerçekleşmiştir.
         Sonuç: Çalışmamız, yapay zeka tabanlı transfer öğrenme modellerinin axial ve sagittal  veri setleri üzerinde yüksek sınıflandırma performansına sahip olduğunu ve MS tanısında yüksek başarılar elde edebileceğini göstermiştir. Bu çalışmaların, MS teşhis ve tedavi süreçlerini iyileştirmeye yönelik önemli katkılar sağlama potansiyeline sahip olduğunu ve gelecekte daha geniş veri kaynaklarına dayalı çalışmalarla daha yüksek başarı oranları elde edilebileceğini düşünmekteyiz.

     Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka Derin Öğrenme, Manyetik Rezonans Görüntüleme,FLAİR, Multipl Skleroz, Demyelinizan Lezyon

Abstract:
Aim: In brain magnetic resonance imaging (MRI) of multiple sclerosis (MS) patients, MS specific demyelinating white matter lesions are hyperintense in the FLAIR sequence. Using deep transfer learning artificial intelligence techniques, we aimed to detect these lesions more rapidly in the early period and diagnose MS.
          Materials and Methods: The study included , randomly selected follow-up 39 males and 71 females aged 18-69 years with neurologically diagnosed MS and randomly selected 7 males and 25 females consisting of healthy subjects who underwent non-contrast cranial imaging on the same MRI device (General Electric Signa Artist 1.5Tesla) between 2020 and 2023. A dataset of 1.6 mm thick axial and sagittal slice FLAIR sequence images was analyzed using 6 different deep transfer learning methods (Xception, MobileNet, AlexNet, VGG19, ResNet152 and NasNet) to detect lesions and diagnose MS. The results obtained by each deep transfer learning model were compared between the models.
         Results: For the diagnosis of MS, the highest success rate for axial images was 95.07% with the Xception deep transfer learning method and the lowest success rate was 70.77% with the NasNet method. In sagittal images, the highest success rate was achieved by the Xception method with 98.10%, the lowest success rate was achieved by the NasNet model, which was also observed to have the lowest success rate in axial images.
         Conclusion: Our study showed that artificial intelligence-based transfer learning models have high classification performance on axial and sagittal datasets and can achieve high success in MS diagnosis. We believe that these studies have the potential to provide important contributions to improve MS diagnosis and treatment processes and that higher success rates can be achieved with studies based on larger data sources in the future.

     Keywords: Artificial Intelligence , Deep Learning, Demyelinating Lesion ,Magnetic Resonance Imaging, Multiple