Derin öğrenme yaklaşımı ile pulmoner nodül karar destek sistemi
Pulmonary nodule decision support system with deep learning approach
Yazar: HİLAL TİRYAKİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KURT
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Akciğer neoplazmları = Lung neoplasms ; Derin öğrenme = Deep learning ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Nodül = Nodüle ; Tomografi-x ışınlı-bilgisayarlı = Tomography-x ray-computed ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Öğrenme = Learning

Özet:
Günümüzde tıbbi analiz ve teşhisi kolaylaştırmak için makine öğrenmesi kullanımı yaygınlaşmaktadır. Makine öğrenmesi ile bilgisayar destekli tanı sistemleri geliştirilerek makinelere yorum yapabilme yeteneği kazandırılmaktadır. Bu bağlamda bilgisayar destekli tanı sistemleri radyologlara ikinci bir görüş sunarak tanı ve tespit doğruluğunu arttırmaktadır.  Erken dönemde tanı, hastanın sağ kalım sürecini artırmaktadır. Bu amaçla, bu tez çalışmasında, akciğer kanseri tanısında pulmoner nodüllerin benign (iyi huylu) ya da malign (kötü huylu) olarak sınıflandırılması için derin öğrenme yaklaşımının bir yöntemi olan konvolüsyonel sinir ağlarını kullanan bir karar destek sistemi geliştirildi.  
Makine öğrenmesinde Konvolüsyonel Sinir Ağı (Convolutional Neural Network-CNN) görüntülerin analiz edilmesinde başarıyla uygulanan derin yapay sinir ağıdır. CNN'ler minimal önişleme gerektiren, çok katmanlı yapıyı kullanır. Veri seti olarak Karadeniz Teknik Üniversitesi Farabi Hastanesi Radyoloji Bölümü'nden alınan 600 hastaya ait 1070 adet toraks BT (bilgisayarlı tomografi) görüntüleri kullanıldı. Geliştirilen karar destek sistemi ile toraks BT görüntüleri üzerinden akciğer kanseri tanısı için pulmoner nodüller otomatik olarak sınıflandırıldı. Beş kat çapraz doğrulama sonucunda en yüksek doğruluk %84, ortalama doğruluk %76, ortalama hassasiyet %77 ve ortalama özgüllük %75 olarak hesaplandı. Geliştirilen sistemin temel CNN modeli kullanılarak yapılan çalışmalar arasında en yüksek doğruluğa sahip olduğu görüldü.

Abstract:
Today, the use of machine learning is becoming widespread to facilitate medical analysis and diagnosis. The machines are gained the ability to make comments by developing computer-aided diagnostic systems with machine learning. Thus, computer-aided diagnostic systems increase accuracy of diagnostic and detection by offering a second opinion to radiologists. Early diagnosis increases the patient's survival. In this thesis, a decision support system was developed for the classification of pulmonary nodules (benign or malignant) in the diagnosis of lung cancer using convolutional neural networks which is a method of deep learning approach. 
In the machine learning, the convolutional neural network (CNN) is a deep artificial neural network that is successfully applied in image analysis. The CNNs use the multi-layering structure which requires minimal pre-processing. 1070 Thorax CT images of 600 patients from the Farabi Hospital Radiology Department of Karadeniz Technical University were used as the data set. The pulmonary nodules were automatically classified for diagnosis of lung cancer from the thorax CT images by using the developed decision support system. As a result of five-fold cross-validation, the highest accuracy was 84%, the average accuracy was 76%, the average sensitivity was 77%, and the average specificity was 75%. The improved system has the highest accuracy among the studies using the basic CNN model.