Derin öğrenme yönteminin koroner arter hastalığında iskemi değerlendirilmesi için spect görüntülerine uygulanması
Application of deep learning method to spect images forevaluation of ischemia in coronary artery disease
Yazar: BEDİA ŞAYIK
Danışman: PROF. DR. AHMET BOZKURT
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Koroner arter hastalığı = Coronary artery disease ; SPECT =   ; Teşhis = Diagnosis ; İskemi = Ischemia

Özet:
Hayati organlardan biri olan kalbin anormal çalışmasının sebeplerinden biri
koroner arter hastalığıdır (KAH). Kalbin yeteri kadar beslenmesini ve oksijenlenmesini
sağlayan koroner arter damarların daralması-tıkanması sonucu kardiyovasküler sistemde
iskemi gerçekleşmesi durumuna KAH denir. Kardiyovasküler sistemin fonksiyonel
olarak değerlendirilmesine imkan sunan Single Photon Emission Computed
Tomography (SPECT) görüntüleme tekniği KAH tanısında sık tercih edilen nükleer tıp
uygulamalarından biridir. Stres-dinlenme çekimli SPECT görüntülerinin
karşılaştırılması ile kalbin fonksiyonu ve risk durumu, koroner arter damarlardaki
daralmanın-tıkanmanın konumu hakkında bilgi toplamayı sağlar. Mevcut durumda
SPECT görüntülerinden elde edilen bilgiler uzmanlar tarafından yorumlanarak hastalık
teşhisi konulur. Bu çalışmada, her geçen gün artış gösteren bilgi birikimin
işlenebilmesini karşılayabilecek nitelikte olan bir sistem önerilmiştir. Evrişimli Sinir
Ağı (ESA) algoritmaları ve güçlü donanım teknolojilerine yer verilerek tasarlanan derin
öğrenme (DÖ) modeli KAH tanısını koymada uzmanlara yardımcı olabilir. SPECT MPI
(Myocardial Perfusion Imaging) görüntü veri setinin eğitim ve test işlemleri çeşitli
transfer öğrenme (TÖ) mimarileri üzerinden yürütülerek iskemi/canlı doku
değerlendirilmesi yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda, önceden eğitilmiş DenseNet121,
InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, MobileNetV2, ResNet50, VGG16,
VGG19, Xception mimarilerinin performans ölçütleri incelendiğinde en yüksek eğitim
doğruluğunu %98.2 ile InceptionV3, en yüksek kesinliği %98, duyarlılığı %98, F1-
skoru %98 ve AUC değeri 0.977 olarak Xception modelinde analiz edilmiştir. Test veri
setinde ise VGG16 %98.3, VGG19 %85 ve MobileNetV2 %77.2 en düşük doğruluk
değeri hesaplanırken geriye kalan modellerde doğruluk %100 başarıya ulaşmıştır.
Literatürde yapılan diğer çalışmalara kıyasla SPECT MPI görüntülerinden yola çıkarak
analiz yeteneği kazandırılan DÖ yöntemi ile iskemi/canlı doku değerlendirilmesi
amaçlanmıştır.

Abstract:
Coronary artery disease (CAD) is one of the causes of abnormal functioning of the
heart, which is one of the vital organs. The occurrence of ischemia in the cardiovascular
system as a result of narrowing-occlusion of the coronary artery vessels that provide
adequate nutrition and oxygenation of the heart is called CAD. SPECT (Single Photon
Emission Computed Tomography) imaging technique, which allows functional
evaluation of the cardiovascular system, is one of the frequently preferred nuclear
medicine applications in the diagnosis of CAD. By comparing stress-resting SPECT
images, it provides information about the function and risk status of the heart, and the
location of the narrowing-occlusion in the coronary arteries. In the current situation, the
information obtained from the SPECT images is interpreted by the experts and the
disease is diagnosed. In this study, a system that is capable of meeting the processing of
knowledge that is increasing day by day has been proposed. Convolutional neural
network (ESA) algorithms and deep learning (DL) model designed by including
powerful hardware technologies can help experts in diagnosing CAD. The training and
testing of the SPECT MPI image dataset was carried out on various transfer learning
(BL) architectures, and ischemia/living tissue evaluation was performed. As a result of
the study, when the performance performance criteria of the pre-trained DenseNet121,
InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, MobileNetV2, ResNet50, VGG16,
VGG19, Xception architectures are examined, the highest training accuracy is
InceptionV3, with the highest accuracy %98, sensitivity %98, F1-score %98 and AUC
value of 0.977 were analyzed in the Xception model. In the test data set, the lowest
accuracy value was calculated for VGG16 %98.3, VGG19 %85 and MobileNetV2
%77.2, while the remaining models achieved %100 accuracy. Compared to other
studies in the literature, it is aimed to evaluate ischemia/living tissue with the DS
method, which has the ability to analyze based on SPECT MPI images.