Bilgisayarlı tomografi anjiyografide derin öğrenme rekonstrüksiyon yönteminin diğer rekonstrüksiyon yöntemleri ile karşılaştırılması
Comparison of deep learning reconstruction method with other reconstruction methods in computed tomography angiography
Yazar: MUHAMMET BERKAY SEVİNÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİL ÖZER
İstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Bilgisayarlı tomografi = Computed tomography ; Rekonstrüksiyon = Reconstruction ; Sinyal-gürültü oranı = Signal-noise rate ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Geçmişten günümüze gelişen teknolojinin sunduğu yeniliklerin tıp alanında özellikle de Radyoloji Ana Bilim dalında medikal görüntüleme teknolojilerine olumlu yönde etkileri görülmüştür. Gelişmiş medikal görüntüleme cihazlarından olan bilgisayarlı tomografi sistemlerinde hastaya verilen dozlar günden güne teknolojik yenilikler ile azalmakta ve hastaların güvenliği ve konforu daha fazla öne çıkmaktadır. Bu yeniliklerden en önde gelen Yapay Zekâ ve Derin Öğrenme teknolojileri medikal görüntüleme alanında günümüz popüler uygulamalarının içindedir. Bu retrospektif çalışma da abdomen (batın) bilgisayarlı tomografi anjiyografi de abdominal aort ve renal arterlerde derin öğrenme rekonstrüksiyon yönteminin diğer rekonstriksiyon yöntemleri ile karşılaştırılması yapılmıştır. Bu bölgeler hipertansiyon, arterlerde veya aortta kalsifikasyon gibi kritik hastalıkların bilgisayarlı tomografi sistemlerinde daha fazla görünür olmasının önemini değerlendirmek adına seçilmiştir. Bu amaçla Derin Öğrenmeli Rekonstrüksiyon algoritmasına sahip bilgisayarlı tomografi cihazıyla abdomen (batın) veya renal anjio görüntüleme yapılmış 30 hastanın ham datalarından FBP (Filtrelenmiş Geri Projeksiyon), İteratif Rekonstrüksiyon (IR), Model Tabanlı İteratif Rekonstrüksiyon (MBIR) ve Derin Öğrenmeli Rekonstrüksiyon (DLR) olmak üzere dört farklı rekonstrüksiyon yöntemi kullanılarak görüntüler yeniden yapılandırılmıştır. Bu yapılandırma sonucunda abdominal aort, sağ ve sol renal arterler dört farklı rekonstrüksiyon tekniği içinde aynı serinin aynı imajları damar keskinkiği, SNR, CNR, ERS ve ERD parametrelerinin elde edilmesi için ölçülerek derin öğrenmeli rekonstrüksiyon tekniğinin bu bölgelerde diğer rekonstrüksiyon yöntemlerine göre üstünlüğü ve klinik görüntüye faydası açısından verilerin raporlandırılması amaçlanmaktadır.

Abstract:
The innovations offered by the developing technology from the past to the present have had positive effects on medical imaging technologies in the field of medicine, especially in the Radiology Department. In computerized tomography systems, which are one of the advanced medical imaging devices, the doses given to the patient are decreasing day by day with technological innovations and the safety and comfort of the patients become more prominent. Among these innovations, Artificial Intelligence and Deep Learning technologies are among today's popular applications in the field of medical imaging. In this retrospective study, the comparison of deep learning reconstruction method in abdominal aorta and renal arteries in abdominal computed tomography angiography with other reconstruction methods was made. These regions were selected to evaluate the importance of greater visibility of critical diseases such as hypertension, calcification in the arteries or aorta, and greater visibility in computed tomography systems. For this purpose, FBP (Filtered Back Projection), Iterative Reconstruction (IR), Model Based Iterative Reconstruction (MBIR) and Deep Learning Reconstruction (DLR) were made from the raw data of 30 patients who underwent abdominal or renal angio imaging with a computed tomography device with Deep Learning Reconstruction algorithm. Images were reconstructed using four different reconstruction methods. As a result of this configuration, the abdominal aorta, right and left renal arteries are measured to obtain the vascular acuity, SNR, CNR, ERS and ERD parameters of the same images of the same series in four different reconstruction techniques, and the superiority of the deep learning reconstruction technique over other reconstruction methods in these regions and its benefit to the clinical image for the purpose of reporting the data.