Derin öğrenme tabanlı beyin tümörü segmentasyonu
Deep learning based brain tumor segmentation
Yazar: MERVE AKMAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜR EMRE GÜRAKSIN
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Nöroloji = Neurology
Dizin: Beyin neoplazmları = Brain neoplasms ; Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted ; Manyetik rezonans spektroskopi = Magnetic resonance spectroscopy ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Beyin tümörü segmentasyonu, sağlıklı dokuyu tümörlü bölgelerden ayırmayı amaçlar. Günümüzde beyin tümörü segmentasyonu manuel olarak radyoloji uzmanları tarafından yapılmaktadır. Son yıllarda derin öğrenme yöntemleri kullanılarak uygulanan otomatik bilgisayar destekli sistemler manuel algılama sistemlerinin yerini alarak büyük bir ivme kazanmıştır. Beyin tümör türlerinin yarısından fazlasını gliomalar oluşturmaktadır. Beyin MR görüntülerini kullanarak glioma tümörlerini manuel olarak segmente etmek oldukça zorludur. Bunun sebebi; glioma tümörlerin şekil, boyut, hacim, konum ve görünüm açısından farklı olması ve sağlıklı dokularla tümörlü dokuların yapısı birbirine benzediği için ikisini birbirinden ayırt etmenin zor olmasıdır. Veri seti olarak her sene düzenlenen BRATS yarışmasındaki 2019 yılının beyin MR görüntüleri kullanılmıştır. Bu çalışmada diğer çalışmalardan farklı olarak, tümörün farklı bölümlerinin daha net görülmesi için uygun modaliteler kullanılmış ve tümör boyutlarına göre MR görüntülerinin kırpılma işlemi gerçekleştirilmiştir. Tam tümör segmentasyonu, genişleyen + nekroz ve genişleyen tümör segmentasyonu için ayrı ayrı 3 model eğitimi gerçekleştirilmiştir. Yapılan eğitimler sonucunda, literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında bu çalışma tam tümör segmentasyonunda 2., nekroz + genişleyen tümör segmentasyonunda 2., genişleyen tümör segmentasyonunda 1. olarak öncü çalışmalar arasında girmiştir.

Abstract:
Brain tumor segmentation aims to separate healthy tissue from tumor sites. Today, brain tumor segmentation is performed manually by radiologists. In recent years, automated computer-aided systems implemented using deep learning methods have gained great momentum by replacing manual detection systems. More than half of brain tumor types are gliomas. Manually segmenting glioma tumors using brain MRI images is quite challenging. The reason for this is; glioma tumors are different in shape, size, volume, location and appearance, and it is difficult to distinguish between the two because healthy tissues and tumorous tissues are similar in structure. As a data set, brain MRI images of 2019 in the BRATS competition held every year were used. In this study, unlike other studies, appropriate modalities were used to see different parts of the tumor more clearly and MR images were cropped according to tumor sizes. 3 model trainings were carried out separately for complete tumor segmentation, expanding + necrosis and expanding tumor segmentation. As a result of the trainings conducted, compared to the studies in the literature, this study was among the pioneering studies as the 2nd in complete tumor segmentation, 2nd in necrosis + expanding tumor segmentation, and 1st in expanding tumor segmentation.