Derin öğrenme temelli medikal görüntü analizinde sığ ve derin özniteliklerin tümleştirilmesi
Fusion of shallow and deep features in deep learning-based medical image analysis
Yazar: COŞKU ÖKSÜZ
Danışman: PROF. DR. OĞUZHAN URHAN ; PROF. DR. MEHMET KEMAL GÜLLÜ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Radyomikler = Radiomics ; Sayısal görüntü analizi = Digital image analysis ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Sınıflandırma = Classification ; Tıbbi görüntüleme = Medical imaging ; Öznitelik çıkarma = Feature

Özet:
Tıbbi uzmanlar, günlük çalışma rutinlerinde çeşitli hastalıkların varlığı ya da yokluğu, hastalık seyrinin izlenmesi ve benzeri birçok klinik durumun kontrolü için medikal görüntüleri analiz ederek çeşitli anlamsal öznitelikler çıkartmaktadırlar. Bu açıdan bakıldığında görüntüleme, hastalıklara cerrahi bir müdahale gerektirmeksizin uzmanlara değerli bilgi sağladığından kritik bir öneme sahiptir. Bununla birlikte, dünya genelindeki nüfus artış hızına paralel olarak hasta sayısı ve dolayısıyla elde edilen veri miktarı da muazzam artış göstermiştir. Artan veri, uzmanların iş yükünü de arttırarak verilecek kararları hataya açık hale getirmektedir. Öte yandan medikal görüntüler, içlerinde bir tıbbi uzman tarafından yorumlananın çok daha ötesinde bilgi içeriğine sahiptir. Bu motivasyonla, medikal görüntülerin sahip olduğu içeriği ortaya koymak için gelişmiş görüntü işleme algoritmaları kullanılmaktadır. Son yıllarda önemi hızla kavranan radyomikler, medikal görüntülerden çıkartılan sayısal görüntüleme özniteliklerini ifade etmektedir. Çıkartılan sayısal öznitelikler ile geliştirilen radyomik klinik karar destek sistemleri uzman kaynaklı hataları önemli ölçüde azaltabilme potansiyeli taşımaktadır. Daha iyi karar desteği sağlayacak sistemlerin geliştirilmesi, temsil gücü yüksek özniteliklerin medikal görüntülerden keşfedilmesini gerektirmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, derin ve sığ özniteliklerin kaynaşımına olanak tanıyan derin öğrenme temelli klinik karar destek sistemleri geliştirilmiştir. Çalışmada yakın geçmişte Dünya genelinde ölüm oranlarındaki artışa önemli katkı sağlayan COVID-19 hastalığı ve beyin tümör türleri hasta dostu görüntüleme modalitelerinin kullanıldığı medikal görüntülerden tespit edilmektedir. Deneysel sonuçlar, tez çalışması kapsamında önerilen yöntemlerin literatürdeki çalışmalar karşısında çeşitli üstünlüklere sahip olduğunu ve uzmanlara verecekleri kararlarda yardımcı birer araç olarak kullanılabileceklerini göstermektedir.

Abstract:
Medical experts extract various semantic features by analyzing medical images for the presence or absence of various diseases, and for monitoring the course of the disease in their daily work routines. From this point of view, imaging has critical importance as it provides valuable information to specialists without requiring surgical intervention for diagnosing diseases. However, in parallel with the worldwide population growth rate, the number of patients and therefore the amount of data obtained has increased tremendously. Increasing data also increases the workload of experts, making the decisions to be made prone to errors. On the other hand, medical images have information content far beyond what is interpreted by a medical expert. With this motivation, advanced image processing algorithms are used to reveal the content of medical images. Radiomics, the importance of which has been rapidly recognized in recent years, refers to the digital imaging features extracted from medical images. Radiomic clinical decision support systems developed with the extracted quantitative features have the potential to significantly reduce expert-sourced errors. The development of systems that will provide better decision support requires the discovery of highly representative features from medical images. Within the scope of this thesis, deep learning-based clinical decision support systems that allow the fusion of deep and shallow features have been developed. In the study, COVID-19 disease and brain tumors, which are the important causes of the increase in mortality rates worldwide in the recent past, are detected from medical images using patient-friendly imaging modalities. Experimental results show that the methods proposed within the scope of the thesis study have various superiority over the studies in the literature and can be used as an auxiliary tool in the decisions they will give to the experts.