Beyin metastazlarının derin öğrenmeyle sınıflandırılması
Classification of brain metastases with deep learning
Yazar: YASİN CUŞKUN
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN METİN ERTUNÇ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Sınıflandırma = Classification

Özet:
Kanser insan vücudunun bir organ veya dokusundaki hücrelerin kontrolsüz bir şekilde kendiliğinden çoğalması ile ortaya çıkan en ölümcül hastalıklardan birisidir. Kötü huylu kanserleri başladığı yerden yayılarak beyinde kanser hücreleri (beyin metastazı) oluşturabilirler. Kanser hastalarının %40'ından fazlasında beyin metastazı geliştiği görülmüştür. Günümüzde birincil beyin tümörleriyle aynı oranda görülmektedir. 
Manyetik rezonans görüntüleme (MRG) beyin tümörlerinin teşhisi, tedavi planlaması ve tedavi sonucunun değerlendirilmesinde en sık kullanılan tıbbi görüntüleme tekniklerinden birisidir. Bu çalışma kapsamında Kocaeli Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim dalı arşivinde bulunan ve beyin metastazı teşhisi konulmuş hastalara ait manyetik rezonans (MR) görüntüler kullanılarak beyin metastazının vücutta hangi organdan beyine yayıldığı tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada kullanılan MR görüntüleri Tıp Fakültesi doktorları tarafından PACS sisteminden seçilmiştir. Etiketli MR görüntülerden oluşan veri seti kullanılarak sınıflandırma yapılırken yapay zekâ tekniklerinden olan ve görüntü sınıflandırma ve segmentasyon problemlerinde sıklıkla kullanılan üç boyutlu evrişimli sinir ağları kullanılmıştır. Literatürde MR görüntüleri üzerine gerçekleştirilen çalışmalarda kullanılan modellerin aksine, dört farklı sekans aynı anda değil dört farklı evrişim işlemine tabi tutulduktan sonra sınıflandırma modeline gönderilmiştir. Yapılan sınıflandırma toplanan verilerin kısıtlı olması sebebiyle iki ve üç sınıflı olarak gerçekleştirilmiştir. İki sınıflı sınıflandırmada %81,48 ve üç sınıflı sınıflandırmada ise %74,07 doğruluk elde edilmiştir.

Abstract:
Cancerous cells are one of the most deadly diseases that occur in the uncontrolled self-proliferation of cells in an organ or tissue of human body. Malignant cancer cells can spread to brain from where they begin to form cancer cells (brain metastasis). Brain metastasis was observed in more than 40% of cancer patients. Today, it is seen in the same proportion as primary brain tumors.
Magnetic resonance imaging (MRI) is one of the most frequently used medical imaging techniques for the diagnosis, treatment planning and evaluation of treatment outcome of brain tumors. Within the scope of this study, it has been tried to predict from which organ is spread to the brain by using magnetic resonance (MR) images of patients diagnosed as brain metastasis in the archives of Kocaeli University Medical Faculty Radiology Department. The MRI images used in the study were selected from the PACS system by specialist radiologists in the Faculty of Medicine. Three dimensional convolutional neural networks, which are commonly used in image classification and segmentation problems, are used for classification by using data set generated from labeled MRI images. In contrast to the models used in the studies carried out on MR images in the literature, four different sequences were sent to the classification model after four different convolution processes, not simultaneously. The classification was carried out as two and three classes because of the limited data collected. 81.48% success rate in the two-class classification and 74.07% success rate in the three-class classification is obtained, respectively.