Akciğer tomografileri kullanılarak yapay zeka ve görüntü işleme tekniklerine dayalı otomatik nodül bölge tespit yöntemi geliştirilmesi
Development of automatic nodule region detection method based on artificial intelligence and image processing techniques using lung cts
Yazar: ARİF ERDAL TAŞCI
Danışman: DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Akciğer kanseri, dünyada en yüksek ölüm oranına sahip kanser türlerinden olup, erken tanı ve teşhis durumunda hastaların hayatta kalma oranı önemli derecede artmaktadır. Bilgisayar destekli akciğer nodül tespit - tanılama sistemleri süreci otomatikleştirerek hızlandırması, uzman radyologlara yararlı ve yardımcı olması, tanılama kalitesinin artırılması açısından oldukça önemlidir.
Tez çalışmasında, akciğer BT (Bilgisayarlı Tomografi) kesit görüntüleri üzerinden juxtapleural nodül bölgelerinin otomatik tespiti ve tanılamasını sağlayan bir yöntem ve sistem geliştirilmiştir. Proje, önişleme ve akciğer bölütleme, aday nodül bölgelerinin tespiti, öznitelik çıkarma ve sınıflandırma olmak üzere 4 ana aşamadan oluşmaktadır. 
Bu çalışmada, alpha hull yöntemi ile belirlenmiş nodül adaylarından çıkarılan özgün 7 adet öznitelik ile tüm özniteliklerin istatistiksel ölçütler kullanılarak derecelendirilmesi ve seçimi literatüre yapılan katkılar arasındadır. 
Tez kapsamında, akciğer BT kesit görüntülerini içeren LIDC verisetinden yararlanılmış, 24 hasta için 138 kesit görüntüsü üzerinden 1410 aday nodül bölgesi ve 40 öznitelik çıkartılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalar, en iyi sınıflandırma performansının 22 öznitelik için 0.9679?lik AUC (Area Under Curve) değeriyle genelleştirilmiş doğrusal model regresyon üzerinde elde edildiğini ve literatürdeki en başarılı sonuçlardan birine ulaşıldığını göstermektedir.

Abstract:
Lung cancer is one of the types of cancer with highest mortality rate in the world and in case of early detection and diagnosis, the survival rate of patients significantly increases. Computer aided detection and diagnosis of lung nodule systems are quite important in terms of accelerating process by automating, being useful and helpful to expert radiologists, improving the quality of diagnosis.
In this thesis, a novel method and system that provides automatic detection and diagnosis of juxtapleural nodule region has been developed from cross-sectional images of lung CT (Computerized Tomography). Project, consists of 4 main stages called preprocessing and lung segmentation, detection of candidate nodule regions, feature extraction and classification.
In this study, novel 7 features which are extracted from nodule candidates determined by means of alpha hull method, ranking and selection of all of the features using statistical criterias are the contributions to the literature. 
In thesis scope, LIDC dataset containing cross-sectional images of lung CT has been utilized, 1410 candidate nodule regions and 40 features have been extracted from 138 cross-sectional images for 24 patients. Experimental studies show that best classification performance has been obtained for 22 features with 0.9679 AUC value on generealized linear model regression and being reached one of the most successful results in the literature.