Dijital mamografi kalite kontrol değerlendirmesinde yapay zekanın katkısı
The contribution of artificial intelligence in digital mammography quality control assessment
Yazar: ERTUĞRUL KAĞAN SARI
Danışman: DOÇ. DR. GÖKÇE KAAN ATAÇ
Sağlık Bakanlığı / Ankara Etlik Şehir Hastanesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Dijital Mamografi Kalite Kontrol Değerlendirmesinde Yapay Zekânın Katkısı
Amaç: Ufuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Dr. Rıdvan Ege Hastanesi Radyoloji
kliniğindeki mamografi görüntü kalitesini retrospektif değerlendirmek ve mamografi
görüntü kalitesinin değerlendirilmesinde yapay zekanın (AI = artificial intelligence)
katkısını araştırmak
Gereç ve Yöntem: Tanısal Radyografik Görüntüler İçin Avrupa Kalite
Kriterleri Rehberi mamografi bölümü referans alınarak, 1060 CC (kraniokaudal) ve
1031 MLO (mediolateral oblik) grafide, 10 kalite kriteri ve görüntünün optimal tanısal
kalitede olup olmadığı araştırıldı. Görüntüler DICOM formatında ve anonimize
edilerek ViewDEX 2.0 programına yüklenerek ve kriterlere ait değerlendirme soruları
aynı programda oluşturularak değerlendirildi. Görüntülerin optimal tanısal kalitede
olup olmadığı ve kriterler, AI algoritması olarak seçilen VGG-16 ağıyla transfer
öğrenme uygulanarak değerlendirildi. Algoritmanın eğitiminde "veri artırma yöntemi"
uygulandı.
Bulgular: AI ile yapılan değerlendirmede, MLO grafilerde "meme başı tepe
noktasında" kriterinde sırasıyla %80.6, %81.3, %87.8, %80.8 ve 0.87 doğruluk,
duyarlılık, özgüllük, hassasiyet ve AUC sonuçları elde edildi. MLO grafilerde "cilt
katlantısı yok" kriterinde sırasıyla %83.1, %83.1, %83.3, %82.8 ve 0.86 doğruluk,
duyarlılık, özgüllük, hassasiyet ve AUC sonuçları elde edildi. AI algoritması, eldeki
veriler kullanılarak diğer kriterlerin değerlendirilmesini yüksek bir etkinlikte
sonuçlandıramadı.
Sonuç: Mamografi görüntü kalitesinin değerlendirilmesinde konvolüsyonel nöral
ağlarla yapılan testlerde anlamlı sonuçlara ulaşılabildiği gösterildi. Radyoloğun
sonuçlarıyla karşılaştırıldığında, AI'nın doğruluğu meme başı konumu
değerlendirmesinde %80,6, cilt katlantılarının gösterilmesinde %83,1'di. Diğer kriterlerde
anlamlı sonuçlara ulaşılamaması örneklem genişliğimizin yetersizliğiyle ilişkili olabilir.
Daha anlamlı sonuçlar için geniş veri setleriyle yapılacak çalışmalar, AI'nın mamografi
kalite kontrolüne katkısı konusunda literatüre önemli katkılar yapabilir.

Abstract:
Contribution of Artificial Intelligence in Digital Mammography Quality Control
Assessment
Objective: The aim was to retrospectively evaluate the mammography image
quality at the Radiology Clinic of Dr. Rıdvan Ege Hospital, Faculty of Medicine, Ufuk
University, and investigate the contribution of artificial intelligence (AI = artificial
intelligence) in assessing mammography image quality.
Materials and Methods: Quality criteria for diagnostic radiographic images
were investigated based on the mammography section of European guidelines, using
1060 CC (craniocaudal) and 1031 MLO (mediolateral oblique) graphs, examining 10
quality criteria and determining whether the images were of optimal diagnostic quality.
The images were uploaded to the ViewDEX 2.0 program in DICOM format,
anonymized, and assessment questions related to the criteria were created and
evaluated in the same program. The images' optimal diagnostic quality and criteria
were evaluated using transfer learning with the VGG-16 network selected as the AI
algorithm. Data augmentation was applied during the algorithm's training.
Findings: In the evaluation with AI, accuracy, sensitivity, specificity,
precision, and AUC results of 80.6%, 81.3%, 87.8%, 80.8%, and 0.87, respectively,
were obtained for the "nipple apex" criterion in MLO graphs. For the "no skin folding"
criterion in MLO graphs, accuracy, sensitivity, specificity, precision, and AUC results
of 83.1%, 83.1%, 83.3%, 82.8%, and 0.86, respectively, were obtained. However, the
AI algorithm could not effectively evaluate other criteria based on the available data.
Conclusion: Meaningful results were achieved in tests conducted with
convolutional neural networks for evaluating mammography image quality. When
compared with radiologists' results, AI achieved an accuracy of 80.6% for nipple
positioning evaluation and 83.1% for demonstrating skin folds. The lack of significant
results in other criteria may be associated with the inadequacy of our sample size.
Conducting studies with larger datasets could make significant contributions to the
literature regarding the contribution of AI to mammography quality control.
Anahtar Kelimeler: Mamografi, Kalite kontrol, Yapay zeka, Konvolüsyonel sinir
ağları