Akciğer anomalilerinin çok sınıflı sınıflandırılması: Fantom malzemelerden akciğer dokularına
Multi-class classification of lung anomalies: From pantom materials to lung tissues
Yazar: DERYA NARİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA ÖZGE ONUR
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Doku sınıflandırma = Tissue classification ; Fantomlar = Phantoms ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Başta ülkemiz olmak üzere tüm dünyada kanserin, kanser benzeri dokuların ya da insanları hızlı bir şekilde ölüme götürebilen hastalıkların tespit edilmesi ile ilgili yapılan araştırmalar  hızlı bir şekilde gelişmektedir.  Çünkü, bu yapıların erken tanı ve tespiti, hızlı müdahale edilebilmesini kolaylaştırarak kişilerin daha kısa sürede sağlığına kavuşmasını mümkün kılmaktadır. Bu araştırmaların, doğrudan kişiler üzerinden yapılması etik olarak ciddi problemlere yol açabilmektedir. Örneğin, medikal görüntüleme cihazlarının tasarımı ve kalibrasyonu, görüntüleme cihazlarının kullanımının uygulayıcılara öğretilmesi süreci, bilimsel araştırmaların birçoğunda doğrudan insanlar üzerinden görüntüleme yaparak ölçüm almak, vb. durumlar ciddi problemlere yol açabilmektedir. Bu problemlerin çözümü için doku benzeri olarak oluşturulan fantomlar veya yazılımsal olarak benzetim çalışmalarıyla üretilen sentetik fantomlar kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme modelleri üzerinden elde edilen öznitelikler ve geleneksel sınıflandırma algoritmaları kullanılarak yazılımsal olarak üretilen iyi huylu ya da kötü huylu kitlelerden oluşan sentetik göğüs fantom görüntülerinin otomatik tanı ve tespiti amaçlanmıştır.  Ayrıca, oluşturulan model X-ışını (X-ray) ve Bilgisayarlı Tomografi (BT) görüntülerine de uygulanarak performans karşılaştırılması yapılmıştır. Sonuç olarak, üretilen sentetik fantom görüntüleri ile %100 başarım değerleri elde edilmiştir.

Abstract:
Researches on the detection of cancer, cancer-like tissues or diseases that can lead people to death rapidly are developing rapidly all over the world, especially in our country. Because the early diagnosis and detection of these structures facilitates rapid intervention and makes it possible for people to regain their health in a shorter time. Conducting these studies directly on individuals can lead to serious ethical problems. For example, the design and calibration of medical imaging devices, the process of teaching the use of imaging devices to practitioners, taking measurements by imaging directly on humans in most scientific researches, etc. situations can cause serious problems. To solve these problems, phantoms created as tissue-like or synthetic phantoms produced by software simulation studies can be used. In this thesis, it is aimed to automatically diagnose and detect synthetic chest phantom images consisting of benign or malignant masses produced by software using features obtained from deep learning models and traditional classification algorithms. In addition, the performance comparison was made by applying the created model to X-ray and Computed Tomography images. As a result, 100% performance values were obtained with the synthetic phantom images produced.