MR görüntülerinde MS hastalığının teşhisine yeni bir yaklaşım
A new approach to the diagnosis of MS disease in MR images
Yazar: BURAK YILMAZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AKİF DURDU
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Görüntü iyileştirme = Image enhancement ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Multipl skleroz = Multiple sclerosis ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm

Özet:
MS, hastalığı beynin ve omuriliğin çok farklı yerlerinde meydana gelen inflamatuar bir hastalıktır. Beyindeki nöron hücrelerinde miyelin ve akson hasarı şeklinde görülen hastalık kalıcı etkilere sebep olmaktadır. Karşılaşılan sorunlar her hasta için tutulumun meydana geldiği bölgeye bağlı olarak farklıdır ve başka hastalıklara benzeyen bir şekil alabilir. İlerleyen dönemlerde, meydana gelen atakların ardından düzelici (remisyon) özelliği de gözlenirse, MS kronik bir hastalıktır.
Hastalığın bu derece geniş belirtiler gösteriyor olması, tanımlamasında bazı karar destek sistemleri ve yardımcı yöntemlerin de kullanılması ihtiyacını doğurmaktadır. Tanıya yardımcı araçların en önemlilerinden biri, beyin ve omuriliğin MRG yöntemleriyle incelenmesidir.
Beyinde oluşan MS plakları, MRG ile açık olarak görülebilir. Plakların etkinlikleri ise damar yoluyla paramanyetik bir madde olan Gadolinyum (Gd) verilerek belirlenir. Akut MS plakları Gd maddesini çekim süresi boyunca bünyesinde tutarken, kronik plaklarda bir tutulum gözlenmemektedir. Kısacası bir plağın Gd tutması aktif olduğunu göstermektedir.
Gerek akut MS plakları, gerek kronik MS plakları beyin MR görüntülerinde görüntü işleme teknikleri ve yapay zekâ teknikleri ile tespit edilebilmektedir. Erken teşhiste doktorlara yardımcı olması açısından bu bölgeleri analiz edebilecek Bilgisayar Destekli Teşhis (BDT) sisteminin ve yazılımların geliştirilmesi, hem sağlık, hem ülke ekonomisi hem de bilim açısından büyük öneme sahiptir. Erken teşhis sayesinde koruyucu yöntemlerle hastalığın insan hayatını kısıtlayıcı bir seyir alması engellenerek, hastalığa yakalanan kişilerin hayat kalitesinin bozulması önlenebilir. 
Bu tezde, hızla artan MS vakalarının erken teşhisi ve plakların aktiflik-inaktiflik durumu hakkında, görüntü işleme ve yapay zekâ metotlarını kullanarak uzmanlara yardımcı olacak karar destek sistemi geliştirilmiştir. Yöntemin genelinde Hücresel Yapay Sinir Ağları algoritmasını temel alan yeni algoritma ve yöntemler geliştirilmiştir. Algoritma parametrelerinin tespiti için ise Yapay Arı Koloni algoritması kullanılmıştır.

Abstract:
MS is an inflammatory disease that occurs in many different places in brain and spinal cord. Myelin and axon damage in neurons in the brain causes permanent effects. The problems encountered are different for each patient depending on the region in which the involvement occurs and may take a shape similar to other diseases. In the following periods, MS is a chronic disease whether remission is observed after the episodes.
The fact that the disease has such a wide range of symptoms indicates that it requires the use of some decision support systems and assistive methods in its definition. One of the most important diagnostic assistants is the examination of the brain and spinal cord with MRI methods.
MS plaques formed in the brain can be seen clearly with MRI. The activities of the plaques are determined by intravenous administration of a paramagnetic substance, Gadolinium (Gd). While acute MS plaques hold Gd material throughout the duration of the graft, no involvement is observed in chronic plaques. In short, a flap shows that Gd retention is active.
Both acute MS plaques and chronic MS plaques can be detected by image processing techniques and artificial intelligence techniques in brain MR images. The development of the Computer Aided Diagnostic (CIS) system and software, which can analyze these regions in terms of assisting early diagnosis doctors, has great prominence in terms of health, country economy and science. By early diagnosis, preventive measures prevent the disease from taking a restrictive course of human life, thus preventing the deterioration of the quality of life of the people who have acquired the disease.
In this thesis, a decision support system was developed to assist experts by using image processing and artificial intelligence methods on the early detection of rapidly increasing MS cases and the active-inactivity state of plaques. New algorithms and methods based on the Cellular Artificial Neural Networks algorithm have been developed throughout the method. Artificial Bee Colony algorithm is used to determine the algorithm parameters.