Sınıflandırma algoritmaları kullanılarak mikrodalga verileri ile beyin lezyonlarının varlığının ve konumunun tespit edilmesi
Microwave brain lesion detection and localization by using classification algorithms
Yazar: RABİA KIYMAZ
Danışman: PROF. DR. HÜLYA ŞAHİNTÜRK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Matematik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Matematik = Mathematics
Dizin: Konum belirleme = Position determination ; Lezyonlar = Lesions ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Mikrodalgalar = Microwaves ; Öğrenme teknikleri = Learning techniques

Özet:
İnsan beynindeki kan dolaşımının sağlıklı ve kan miktarının yeterli olmaması durumunda beyinde hasar ve kanamaya neden olan anormal dokular oluşmaktadır. Beyinde oluşan bu anormal dokular (lezyonlar) erken teşhis edilmezse ciddi hasarlar bırakarak felce ve hatta ölüme yol açabilmektedir. Beyindeki kanama ve anormal dokuların tespit edilmesi için birçok görüntüleme veya tespit yöntemi geliştirilmiştir. Mikrodalga tomografisi iyonlaştırıcı dalgalar kullanmaması ve ucuz olması nedeniyle, son yıllarda beyin görüntülenmesi veya anormal dokuların tespitinde kullanılan başlıca yöntemlerden biri haline gelmiştir.
Beyin lezyonlarının mikrodalgalar aracılığıyla tespit edilmesinde karmaşık matematiksel modellerin çözümü için iterasyon bazlı optimizasyon metotları sıklıkla kullanılmaktadır. Bunun dışında, makine öğrenmesi yöntemleri, mikrodalga görüntüleme problemlerinin çözümünde son yıllarda popüler hale gelmiştir. Bu çalışmada; mikrodalga tomografi yaklaşımı kullanılarak beyin lezyonlarının tespiti ve konumunun belirlenmesi için çeşitli makine öğrenmesi tekniklerinin bir araştırması sunulmuştur.
Bu çalışmada; gerçekçi beyin modellerinin etrafına dizilmiş verici antenlerle beyin zaman harmonik dalgalar ile aydınlatılmış ve saçılan elektrik alan Moment yöntemi ile hesaplanmıştır. Hesaplanan elektrik alan beynin geometrik ve fiziksel özellikleriyle birlikte var olan lezyonların bilgisini taşımaktadır. Böylece hesaplanan alanlar, çeşitli denetimli makine öğrenmesi tekniklerinde öznitelik olarak kullanılmıştır. Sonuç olarak beyinde bulunan lezyonların varlığına ve konumunun tespitine dair yüksek doğrulukta sonuçlar elde edilmiş ve kullanılan yöntemlerin başarı oranları değerlendirilmiştir.

Abstract:
Abnormal tissues that damage the brain and cause cerebral hemorrhage occurs, if the blood circulation in the human brain is unhealthy and the amount of blood is not sufficient. If these abnormal tissues in the brain, namely lesions, are not detected early, they can cause serious damage and lead to paralysis and even death. Many imaging approaches or detection methods have been developed to detect cerebral hemorrhage and abnormal tissues in the brain. Since microwave tomography uses non-ionizing waves and is inexpensive, it has become one of the main methods used in brain imaging or detecting abnormal tissues in recent years.
Iteration methods for optimization are frequently used to solve complex mathematical models in detecting brain lesions via microwaves. Apart from that, machine learning methods have become popular in recent years in solving microwave imaging problems. In this study, an investigation of various machine learning techniques for microwave brain lesion detection and localization is presented.
In this study, the real brain model is illuminated by single frequency time-harmonic waves through a set of transmitting antennas located in the vicinity of the brain, and the scattered field is measured with receiving antennas via the Moment method. The calculated electric field includes not only geometric and physical features of the brain but also lesion information if exists. Thus, the calculated fields are used as features in machine learning techniques. As a result, highly accurate results were obtained for both detection and localization of brain lesions, and the accuracy rates of the algorithms were evaluated.