Nonalkolik karaciğer yağlanmasının derin öğrenme teknikleri ile tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of nonalcoholic fatty liver disease by deep learning techniques
Yazar: MÜCAHİD MUSTAFA SARITAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM GÖLCÜK ; PROF. DR. HÜSAMETTİN VATANSEV
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Karaciğer yağlanması = Fatty liver ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Karaciğer Yağlanması, hepatositler içinde trigliseritlerin birikmesini tanımlayan bir durumdur. Nonalkolik Yağlı Karaciğer Hastalığının (NAYKH) basit steatoz formuna ek olarak steatohepatit, siroz ve hepatosellüler kanser gibi daha ciddi tablolara ilerleyebilmesi erken tanının önemini arttırmaktadır. Günümüzde NAYKH tanısı ve yağ miktarının belirlenmesinde temel standart karaciğer biyopsisidir. Karaciğer biyopsisi, karaciğerin çok düşük bir miktarını temsil eder. Bu durumun, özellikle heterojen yağlamanın meydana gelebileceği durumlarda, yağlama miktarının yanlış değerlendirilmesine neden olabilmektedir. Karaciğer biyopsisinin açısı, örnek uzunluğu ve sayısındaki farkın bile değerlendirmeyi etkileyebileceği bilinmektedir. Bunlara ek olarak, prosedür birçok potansiyel olarak minör ve hatta ölüm de dahil olmak üzere majör komplikasyonları içerir. Bu nedenler hastalığın tanı ve takibinde noninvaziv görüntüleme yöntemlerini öne çıkarmaktadır. Bunlar arasında ultrasonografi, bilgisayarlı tomografi ve manyetik rezonans görüntüleme yöntemleri bulunmaktadır. Bu çalışmada, yağlı karaciğer hastalığı hakkında klinik çalışmalar yapan, çoğunlukla iç hastalıkları, radyoloji, gastroenteroloji uzmanları olmak üzere tıbbi otoriteler için bir tıbbi karar destek sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan tıbbi karar destek sistemi ile hem noninvaziv yöntemle teşhis konularak hastanın acı çekmesinin önlenmesi hem de NAYKH'nın derecesini belirlemede sistemi kullanan hekimlere zaman kazandırılması amaçlanmaktadır. Ayrıca tasarlanan karar destek sitemi ile teşhis konulduğunda biyopsi maliyetini ortadan kaldıracağı gibi deneyimi az olan hekimlere de yol gösterici olacaktır. Çalışma, sağlıklı, Seviye 1, Seviye 2, Seviye 3 nonalkolik karaciğer yağlanması hastalığı olan insanların 423 adet karaciğer ultrason görüntüleri ile gerçekleştirilmiştir. Evrişimsel sinir ağları algoritmalarından AlexNet, InceptionV3, SqueezeNet, ResNet50, VGG16, VGG19 algoritmaları kullanılmış olup, %80 eğitim, %20 test olarak ayrılan veri seti ile sırasıyla %80.49, %68.29, %74.39, %63.41, %82.93, %80.49 test doğruluğu elde edilmiştir. Bu sonuçlar, NAYKH'nın derecesini belirlemede en başarılı derin öğrenme algoritmasının VGG16 olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Fatty liver is a condition that describes the accumulation of triglycerides in hepatocytes. In addition to the simple form of steatosis, nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) can progress to more serious conditions such as steatohepatitis, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma, which increases the importance of early diagnosis. Currently, the main standard for diagnosing NAFLD and determining the amount of fat is a liver biopsy. A liver biopsy represents a very small portion of the liver. This may lead to incorrect estimation of fat quantity, especially in cases where heterogeneous fat quantity may occur. It is known that the different angle of the liver biopsy, the length and the number of samples can also influence the assessment. In addition, the procedure carries many potential minor and even major complications, including death. For these reasons, noninvasive imaging techniques are preferred for diagnosis and follow-up of the disease. These include ultrasound, computed tomography, and magnetic resonance imaging. This study is intended to be used as a medical decision support system for physicians, especially internal medicine, radiology, and gastroenterology specialists, who are conducting clinical trials for fatty liver disease. In addition to the benefits of using artificial intelligence techniques to determine the degree of NAFLD in terms of avoiding the time and cost of invasive methods, it aims to make a significant contribution to physicians who have little experience with this disease. The study was performed with 423 liver ultrasound images of healthy, grade 1, grade 2 and grade 3 non-alcoholic fatty liver disease. The dataset is divided into 80% training and 20% test. AlexNet, InceptionV3, SqueezeNet, ResNet50, VGG16, VGG19 algorithms of convolutional neural networks algorithms were used, and 80.49%, 68.29%, 74.39%, 63.41%, 82.93%, 80.49% test accuracy was done from the data set separately as 80% - 20%, respectively.