Derin öğrenme temelli medikal görüntü analizinde sığ ve derin özniteliklerin tümleştirilmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: COŞKU ÖKSÜZ
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Oğuzhan Urhan
Eş Danışman: Mehmet Kemal Güllü
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Tıbbi uzmanlar, günlük çalışma rutinlerinde çeşitli hastalıkların varlığı ya da yokluğu, hastalık seyrinin izlenmesi ve benzeri birçok klinik durumun kontrolü için medikal görüntüleri analiz ederek çeşitli anlamsal öznitelikler çıkartmaktadırlar. Bu açıdan bakıldığında görüntüleme, hastalıklara cerrahi bir müdahale gerektirmeksizin uzmanlara değerli bilgi sağladığından kritik bir öneme sahiptir. Bununla birlikte, dünya genelindeki nüfus artış hızına paralel olarak hasta sayısı ve dolayısıyla elde edilen veri miktarı da muazzam artış göstermiştir. Artan veri, uzmanların iş yükünü de arttırarak verilecek kararları hataya açık hale getirmektedir. Öte yandan medikal görüntüler, içlerinde bir tıbbi uzman tarafından yorumlananın çok daha ötesinde bilgi içeriğine sahiptir. Bu motivasyonla, medikal görüntülerin sahip olduğu içeriği ortaya koymak için gelişmiş görüntü işleme algoritmaları kullanılmaktadır. Son yıllarda önemi hızla kavranan radyomikler, medikal görüntülerden çıkartılan sayısal görüntüleme özniteliklerini ifade etmektedir. Çıkartılan sayısal öznitelikler ile geliştirilen radyomik klinik karar destek sistemleri uzman kaynaklı hataları önemli ölçüde azaltabilme potansiyeli taşımaktadır. Daha iyi karar desteği sağlayacak sistemlerin geliştirilmesi, temsil gücü yüksek özniteliklerin medikal görüntülerden keşfedilmesini gerektirmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, derin ve sığ özniteliklerin kaynaşımına olanak tanıyan derin öğrenme temelli klinik karar destek sistemleri geliştirilmiştir. Çalışmada yakın geçmişte Dünya genelinde ölüm oranlarındaki artışa önemli katkı sağlayan COVID-19 hastalığı ve beyin tümör türleri hasta dostu görüntüleme modalitelerinin kullanıldığı medikal görüntülerden tespit edilmektedir. Deneysel sonuçlar, tez çalışması kapsamında önerilen yöntemlerin literatürdeki çalışmalar karşısında çeşitli üstünlüklere sahip olduğunu ve uzmanlara verecekleri kararlarda yardımcı birer araç olarak kullanılabileceklerini göstermektedir.