MRI görüntüleri üzerinden YOLO tabanlı otomatik beyin tümörü tespiti ve sınıflandırılması
YOLO based automatic brain tumour detection and classification using MRI images
Yazar: YAVUZ SELİM BOZAN
Danışman: DOÇ. DR. SÜLEYMAN UZUN
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Beyin = Brain ; Derin öğrenme = Deep learning ; Nesne tespiti = Object detection ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Beyin tümörleri insan sağlığını ciddi şekilde tehdit eden ölümcül hastalıklardan birisidir. Beyin tümörleri çevredeki beyin dokularına basınç uygulama, hormonların düzensiz salgılanmasına sebep olma, omurilik sıvısının akışını engelleme başta olmak üzere bir çok şekilde insan sağlığını bozabilir ve bilişsel, motor veya duygusal işlevlerde geri dönüşü olmayan bozukluklara da yol açabilir. Beyin tümörlerinin erken teşhisi tedavi sürecine en etkili şekilde başlamak ve hastanın yaşam kalitesinin iyileştirilmesi açılarından oldukça önemlidir. Bununla beraber mevcut sistemlerde görüntülerin işlenmesi ve analiz işlemlerinin elle yapılması zaman alabilmekte ayrıca insan hatası faktörüne de maruz kalabilmekte ve bu sebeplerle teşhis veya tedavi süreçleri olumsuz etkilenebilmektedir. Beyin tümörü tespiti ve sınıflandırması uzmanlık gerektiren zor bir süreç olup doğru müdahelenin zamanında yapılması tedavi başarısını doğrudan etkilemektedir. Bilgisayar donanım alanındaki gelişmeler sonucunda yapay zekâ yöntemlerinin kullanımı her alanda yaygınlaşmıştır. Beyin tümörlerinin tespiti ve sınıflandırılması konusunda da büyük mesafeler katedilmiş olup çalışmalar devam etmektedir.
Bu tez kapsamında gerçek zamanlı nesne tespiti hızı karşılığında tespit performansından feragat eden YOLO mimarisinin versiyonları (YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11) ayrı ayrı kullanılarak önce beyin tümörlerinin genel olarak tespiti, sonrasında üç beyin tümör tipinin (gliom, meninjiyom, hipofiz) ayrı ayrı tespiti ve sınıflandırılması üzerine çalışmalar yapılmıştır. Tümör tespitinde YOLOv8 ile %94, YOLOv9 ile %94, YOLOv10 ile %92 ve YOLOv11 ile %95 başarım elde edilmiş ve YOLov11'in performansının literature kıyasla başarılı olduğu gösterilmiştir. Tümör sınıflandırılmasında ise YOLOv10 ile gliom tümörlerinde %90, meninjiyom tümörlerinde %97, hipofiz tümörlerinde %91; YOLOv9 ile gliom tümörlerinde %91, meninjiyom tümörlerinde %99, hipofiz tümörlerinde %89; YOLOv8 ile gliom tümörlerinde %91, meninjiyom tümörlerinde %99, hipofiz tümörlerinde %92; YOLOv11 ileyse gliom tümörlerinde %93, meninjiyom tümörlerinde %99, hipofiz tümörlerinde %94 başarım ile literaturde bulunan çalışmalara kıyasla başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Akabinde YOLOv11 versiyonunun farklı boyutlardaki n, s, m, l ve x modellerinin performansları kendi aralarında tekrar karşılaştırılmış ve YOLOv11n modelinin en başarılı olduğu not edilmiştir. Ayrıca, bu tez çalışmasında elde edilen sonuçlara göre tabiplerin karar alma süreçlerinde danışabilecekleri otomatik bir tümör tespit yazılımı yazılarak tıbbi teşhis ve tedavi süreçlerinin hızlandırılmasına önemli bir katkı sağlanmıştır.

Abstract:
Brain tumors are one of the deadliest diseases that pose a serious threat to human health. Brain tumors can impair human health in many ways, including pressurizing surrounding brain tissues, causing irregular secretion of hormones, blocking the flow of spinal fluid, and causing irreversible impairments in cognitive, motor or emotional functions. Early detection of brain tumors is crucial to start the treatment process in the most effective way and to improve the patient's quality of life. However, the manual processing and analysis of images in existing systems can be time-consuming and subject to human error, which can adversely affect the diagnosis or treatment process. Brain tumor detection and classification is a difficult process that requires expertise and timely intervention directly affects the success of treatment. As a result of developments in the field of computer hardware, the use of artificial intelligence methods has become widespread in every field. Great progress has been made in the detection and classification of brain tumors and studies are ongoing.
In this thesis, the versions of the YOLO architecture (YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11), which sacrifice detection rate in exchange for real-time object detection speed, were used separately to first detect brain tumors in general, and then to detect and classify three brain tumor types (glioma, meningioma, pituitary) separately. In tumor detection, YOLOv8 achieved 94%, YOLOv9 achieved 94%, YOLOv10 achieved 92% and YOLOv11 achieved 95%, showing that the performance of YOLov11 is successful compared to the literature. In tumor classification, YOLOv10 achieved 90% for glioma tumors, 97% for meningioma tumors and 91% for pituitary tumors; YOLOv9 achieved 91% for glioma tumors, 99% for meningioma tumors and 89% for pituitary tumors; YOLOv8 with 91% for glioma tumors, 99% for meningioma tumors, 92% for pituitary tumors; YOLOv11 with 93% for glioma tumors, 99% for meningioma tumors, 94% for pituitary tumors. Subsequently, the performances of the n, s, m, l and x models of different dimensions of the YOLOv11 version were compared again among themselves and it was noted that the YOLOv11n model was the most successful. In addition, according to the results obtained in this thesis, an automatic tumor detection software that can be consulted by physicians in their decision-making processes has been written and a significant contribution has been made to accelerate medical diagnosis and treatment processes.