Parotis bezi tümörlerinin ayırıcı tanısında yapay zeka kullanımı
Use of artificial intelligence in the differential diagnosis of parotid gland tumors
Yazar: ESAT KABA
Danışman: DOÇ. DR. FATMA BEYAZAL ÇELİKER
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Giriş ve amaç: Parotis bezi tümörleri tüm baş boyun tümörlerinin yaklaşık %3-6'sını oluşturur.
Çok sayıda histopatolojik alt tipi bulunan bu tümörlerin yaklaşık %80'i benigndir. Bu
tümörlerin tanısında ultrasonografi, bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans görüntüleme
(MRG) kullanılmakla beraber en duyarlı modalite MRG'dir. Benign ve malign tümörlerin
tedavi süreci birbirinden farklı olduğundan bu tümörlerin ayırıcı tanısının yapılması önem arz
etmektedir.
Biz bu çalışmamızda derin öğrenme kullanarak parotis bezi tümörlerinin MRG üzerinden
ayırıcı tanısını yapmayı amaçladık.
Gereç ve Yöntem: Hastanemiz Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Tıp Fakültesi Eğitim ve
Araştırma Hastanesinde Ocak 2017- Mart 2023 tarihleri arasında parotis bezi tümörü nedeniyle
opere olmuş ve ameliyat öncesi kontrastlı boyun MRG çekimi olan hastalar çalışmaya dahil
edildi. Toplam 113 hastaya ait 117 parotis bezi tümörü çalışmaya dahil edilmiştir. Tüm
hastaların 1.5 T MRG cihazından elde edilen görüntülerden kontrast öncesi T1, T2, DAG-b0,
DAG-b2000, ADC ve kontrastlı T1 ağırlıklı sekansları kullanıldı. Görüntüler aksiyel kesitler
halinde kaydedildi ve tüm görüntüler standart boyutta kırpıldı. Kırpılan görüntülerden
oluşturulan dört farklı veri setine görüntü artımı işlemi uygulandıktan sonra tüm veri setleri
%80 eğitim %20 doğrulama olarak ikiye ayrıldı. Görüntüler ön işleme aşamalarının ardından
ResNet-18 derin öğrenme mimarisi kullanılarak sınıflandırıldı.
Bulgular: Doğrulama seti sonuçlarına göre; benign-malign ayrımı için oluşturulan veri seti
1'de bulunan T2, T1, T1c, DAG-b0, DAG-b2000, ADC sekansları için doğruluk oranları
sırasıyla %93,75, 91,07, 91,07, 90,18, 91,84, 90,91'dir. Pleomorfik adenom (PA) ve warthin
tümörü ayrımını hedefleyen veriseti 2'de tüm sekanslar için doğruluk değerleri sırasıyla %
87,95, 90,36, 86,75, 90,36, 83,95, 86,75'dir. Malign tümör ve warthin tümörü ayrımı için
oluşturulan veriseti 3'de tüm sekanslar için doğruluk değerleri sırasıyla % 93,46, 95,37, 90,74,
93,52, 91,58, 85,85'tir. Veriseti 4'te bulunan tüm grupların sınıflandırmasında ise tüm sekanslar
için doğruluk değerleri sırasıyla % 86,67, 81,21, 83,64, 84,85, 80,95, 84,05'dir.
ix
Sonuç: Derin öğrenme mimarileri günümüzde zorluğunu sürdüren parotis bezi tümörlerinin
ayırıcı tanısında yüksek başarı göstermektedir. Sadece benign ve malign grupların ayrımını
yapmakla kalmayıp farklı alt tipleri de yüksek başarı ile sınıflandırmaktadır. Bu başarılı
sonuçlarla derin öğrenme kişiselleştirilmiş tanı süreçlerinin bir parçası olmak için umut
vadetmektedir.
Anahtar Kelimeler: Parotis bezi tümörü, manyetik rezonans görüntüleme, yapay zekâ, derin
öğrenme, sınıflandırma

Abstract:
Introduction and Objective: Parotid gland tumors constitute approximately 3-6% of all head
and neck tumors. Approximately 80% of these tumors, which have many histopathologic
subtypes, are benign. Although ultrasonography, computed tomography and magnetic
resonance imaging are used in the diagnosis of these tumors, MRI is the most sensitive modality.
Since the treatment process of benign and malignant tumors is different from each other, it is
important to make a differential diagnosis of these tumors.
In this study, we aimed to investigate the contribution of classification with deep learning
architectures to differential diagnosis using MRI.
Materials and Methods: Patients who underwent surgery for parotid gland tumors between
January 2017 and March 2023 at our hospital, Recep Tayyip Erdoğan University Faculty of
Medicine, Training and Research Hospital, and who had preoperative contrast-enhanced neck
MRI were included in the study. A total of 113 patients with 117 parotid gland tumors were
included in the study. Pre-contrast T1, T2, DWI b0, DWI b2000, ADC, and contrast-enhanced
T1-weighted sequences were used from the images obtained from the 1.5 T MRI machine.
Images were recorded as axial slices and all images were cropped to standard size. After
applying image augmentation to four different datasets created from the cropped images, the
entire dataset was divided into 80% training and 20% validation. Images were classified using
ResNet-18, a deep-learning architecture.
Results: According to the validation set results, the accuracy values for T2, T1, T1c, DAG-b0,
DAG-b2000, and ADC sequences in dataset 1 for benign-malignant differentiation are 93.75,
91.07, 91.07, 91.07, 90.18, 91.84 and 90.91%, respectively. For dataset 2 targeting PA and
warthin tumor differentiation, the accuracy values for all sequences are 87.95, 90.36, 86.75,
90.36, 83.and 95, 86.75%, respectively. The accuracy values for all sequences in dataset 3,
which was created for malignant tumor and warthin tumor discrimination, are 93.46, 95.37,
90.74, 93.52, 91.and 58, 85.85%, respectively. In the classification of all groups in dataset 4,
xi
the accuracy values for all sequences are 86.67, 81.21, 83.64, 84.85, 80.and 95, 84.05%,
respectively.
Conclusion: Deep learning architectures show high success in the differential diagnosis of
parotid gland tumors, which remains challenging today. It not only distinguishes between
benign and malignant groups but also classifies different subtypes with high success. With these
successful results, deep learning is promising to be a part of personalized diagnosis processes.
Keywords: Parotid gland tumor, magnetic resonance imaging, artificial intelligence, deep
learning, classification