Yapay zeka yöntemi ile bölütlenmiş karmaşık damar yapılarının üç boyutlu biyoyazıcı ile üretimi
Fabrication of complex vessel structures segmented by artificial intelligence method with three dimensional bioprinter
Yazar: SERKAN SÖKMEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SONER ÇAKMAK ; DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Biyoteknoloji = Biotechnology

Özet:
Dünya Sağlık Örgütü'ne göre kalp hastalıkları dünya çapında başlıca ölüm nedenlerinden biridir. Kalp ve koroner hastalıklarının teşhisi ve tedavi planlamasında girişimsel bir medikal görüntüleme yöntemi olan ve çok detaylı görüntüler elde edilebilen Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi (BTA) kullanılmaktadır. Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi görüntüleri üzerinden koroner arterleri incelemek için bir dizi bilgisayarlı görü ve tanı destek sistemlerine ihtiyaç bulunmaktadır. Tez çalışması kapsamında, koroner arterlerin yapay zeka ile bölütlenmesi ve bölütleme sonu elde edilen üç boyutlu (3B) modelin biyobaskılanabilirliği incelenmiştir. Bu kapsamda, halka açık erişimi bulunan koroner arterlerin sınıflandırıldığı CLS12 adlı BTA görüntüleri kullanılarak, derin öğrenme mimari çerçevesi olan nnU-Net içerisindeki 3B U-Net ile eğitim gerçekleştirilmiştir. Üç boyutlu karmaşık koroner arter damar bölütlemesi tam otomatik olarak U-Net, MultiRes U-Net, nnU-Net ve transfer öğrenme ile nnU-net ile gerçekleştirilmiş ve diğerleriyle karşılaştırıldığında transfer öğrenme ile nnU-net eğitimi 0.86 Dice benzerlik katsayısı (DSC) ile daha başarılı bir bölütleme sağlamıştır. Bölütleme sonucu 3B koroner arter modeli başarılı bir şekilde elde edilmiş ve '.stl' formatında kaydedilerek 3B biyoyazıcıyla kullanılabilir hale getirilmiştir.
Tezin ikinci kısmında, yapay zeka yöntemiyle oluşturulmuş 3B koroner arter modelinin biyobaskılanması için ticari olarak satılan ve eriyik biriktirme yöntemiyle çalışan bir 3B yazıcı, açık kaynaklı donanım ve yazılım araçları kullanılarak düşük maliyetle bir 3B biyoyazıcıya dönüştürülmüştür. Geliştirilen koroner arter modeli, aljinat biyomürekkebi kullanılarak mikroekstrüzyon presibiyle çalışan 3B biyoyazıcı aracılığıyla Pluronic F-127 destek banyosu içerisine başarılı bir şekilde biyobaskılanmıştır. Çalışmanın devamında 3B biyobaskılanmış damar yapıları, makroskopik görüntüleme, mikro-bilgisayarlı tomografi ($\mu$-BT) ve akış deneyleriyle karakterize edilmiştir. Bu analizlerde biyobaskılanmış damar yapısının içi boş olarak üretilebildiği ve içerisine gönderilen çözelti akışının düzenli ve sızdırmaz olarak gerçekleştiği görülmüştür.  Makroskopik ve $\mu$-BT görüntüleme analizlerinde gerçek veri ve yapay zeka sonuçları üzerinden oluşturulan 3B modellerin karşılaştırılması yapılmıştır. Makroskopik görüntüler üzerinden yapılan analizlerde, biyobaskılama öncesinde \%200 olarak ölçeklendirilmiş gerçek 3B damar yapısı için damar çapları farklı bölgelerde 4.3 mm ve 6 mm, yapay zeka çıktısı 3B damar yapısı için ise damar çapları 4 mm ve 5.8 mm olarak ölçülmüştür. Dondurularak kurutulmuş örneklerin $\mu$-BT görüntüleri üzerinden yapılan analizlerde ise, gerçek 3B damar yapısı için farklı bölgelerde dış damar çapları 4 mm ve 5.3 mm ve iç lümen çapı farklı bölgelerde 2 mm ve 1.5 mm, yapay zeka çıktısı 3B damar yapısı için ise dış damar çapları 3.5 mm ve 5 mm ve iç lümen çapı farklı bölgelerde 1.8 mm ve 1.5 mm olarak ölçülmüştür.
Sonuç olarak, bu tez çalışması kapsamında yapay zeka yöntemi ile kişiye özel olarak 3B koroner arter bölütlenmesi kullanıcıdan bağımsız bir şekilde başarıyla gerçekleştirilmiş ve karmaşık yapıların 3B biyoyazıcıyla üretilebilirliği gösterilmiştir. Yapay zeka üzerinden bölütlenmiş 3B koroner arterlerin, mikroekstrüzyon temelli biyoyazıcılar ile doku mühendisliği çalışmalarında başarılı bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir. Dahası, üç boyutlu biyobaskılama süreçleri yapay zeka ile desteklendiğinde, karmaşık mimarideki diğer doku/organların geliştirilmesi çalışmalarına da yol gösterici olabileceği düşünülmektedir.

Abstract:
According to the World Health Organization, heart disease is one of the leading causes of death worldwide. Computed Tomography Angiography (CTA), which is an interventional medical imaging method and very detailed images can be obtained, is used in the diagnosis and treatment planning of heart and coronary diseases. Computer vision and computerized diagnostic support systems are needed to examine coronary arteries through CTA images. Within the scope of this thesis, the segmentation of coronary arteries with artificial intelligence and the bioprintability of the three dimensional (3D) model obtained after segmentation were examined. In this context, the training was carried out with 3D U-Net in nnU-Net, which is a deep learning architecture framework, using CLS12 CTA images, in which publicly accessible coronary arteries are classified. Three dimensional segmentation of the complex coronary arteries was performed fully automatically with U-Net, MultiRes U-Net, nnU-Net, and nnU-net with transfer learning, and compared with the others, nnU-net training with transfer learning was better with a Dice similarity coefficient (DSC) of 0.86. provided a successful segmentation. As a result of segmentation, 3D coronary artery model was successfully obtained, saved in '.stl' format and made available with a 3D bioprinter.
In the second part of the thesis, an available 3D printer working with the melt deposition method was converted into a 3D bioprinter at low cost using open-source hardware and software tools for bioprinting the 3D coronary artery model created by artificial intelligence. The developed coronary artery model was bioprinted into the Pluronic F-127 support bath by a 3D bioprinter working with a microextrusion principle using the alginate bioink. In the continuation of the study, 3D bioprinted vascular structures were characterized by macroscopic imaging, micro-computed tomography ($\mu$-CT) and flow experiments. In these analyzes, it was observed that the bioprinted artery structure could be produced as hollow and the solution flow sent into it was regular and impermeable. In macroscopic and CT imaging analyzes, 3D models created over ground truth and artificial intelligence results were compared. Analyzes made on the macroscopic images of the bioprinted structures at a scale of 200\%, the vessel diameters were measured as 4.3 mm and 6 mm in different regions for the ground truth 3D vessel structure, and 4 mm and 5.8 mm for the artificial intelligence output 3D vessel structure. In the analyzes made on $\mu$-CT imaging of freeze-dried samples, the outer vessel diameters are 4 mm and 5.3 mm in different regions and the inner lumen diameter is 2 mm and 1.5 mm in different regions for the ground truth 3D vessel structure, the outer vessel diameters are 3.5 mm and 5 mm in different regions and the inner lumen diameter is 1.8 mm and 1.5 mm in different regions for the artificial intelligence 3D vessel structure.
As a result, within the scope of this thesis, personalized 3D coronary artery segmentation with an artificial intelligence method has been successfully performed independently of the user and the manufacturability of complex structures with a 3D bioprinter has been demonstrated. It has been shown that 3D coronary arteries segmented via artificial intelligence can be successfully used in vascular tissue engineering studies with microextrusion-based bioprinters. Moreover, when three-dimensional bioprinting processes are supported by artificial intelligence, it is thought that it can guide the development of other tissues/organs in complex architecture.