Tez özetleri Astronomi ve Uzay Bilimleri Anabilim Dalı

BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI  
  

TARTAR Ahmet

Tez Adı : Pulmoner Nodüller İçin Bilgisayar Destekli Teşhis Sistemi

Danışman : Prof. Dr. Aydın Akan

Yrd. Doç. Dr. Niyazi Kılıç

Anabilim Dalı : Biyomedikal Mühendisliği

Programı : -

Mezuniyet Yılı : 2013

Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Aydın Akan

Prof. Dr. Sıddık Yarman,

Prof. Dr. Osman Nuri Uçan

Prof. Dr. Sadık Kara

Doç.Dr. Olcay Kurşun

Pulmoner Nodüller İçin Bilgisayar Destekli Teşhis Sistemi
Pulmoner nodüllerin erken teşhisi, akciğer kanserinin teşhis ve tedavisi için oldukça büyük önem arz etmektedir. Son yıllarda teknolojinin hızlı gelişmesi ile birlikte küçük boyuttaki pulmoner nodüllerin yüksek çözünürlükle görüntülenmesine olanak sağlayan çok detektörlü bilgisayar tomografi (BT) sistemleri kullanılmaktadır. Bu durum radyologlara uzun ve yorucu bir değerlendirme aşamasını beraberinde getirmektedir. Bu amaçla son yıllarda tıp alanında verimli kullanım alanına sahip olan Bilgisayar Destekli Tespit (BDT) sistemleri, tıbbi görüntüler üzerindeki anormalliklerin tespitinde oldukça sık kullanılmaktadır. Bu açıdan BDT sistemleri, hastalığın teşhisi aşamasında medikal görüntüler üzerinde ileri görüntü işleme ve örüntü tanıma teknikleri kullanılarak hekime ikinci bir gözden geçirme olanağı sunması, hızlı karar verme yeteneğine sahip olması ve insan hatasının teşhisteki rolünü azaltması açısından son derece önemlidir.
Tez çalışmasında literatüre alternatif olabilecek BT görüntülerinden pulmoner nodüllerin tespitine yönelik yeni iki farklı BDT sistemi önerilmiştir. Biri, BT görüntülerinden pulmoner nodül örüntülerinin tespitine yönelik bir sistemdir. Diğeri ise BT görüntülerinden pulmoner nodül örüntülerinin teşhis açısından malign ve benign olduğuna karar veren yeni bir bilgisayar destekli teşhis sistemidir. Çalışmada BT görüntülerinden pulmoner nodüllerin teşhisi için hibrid öznitelikler kullanılarak yeni bir sınıflandırma yaklaşımı sunulmaktadır. Pulmoner nodüllerin tespitinde dört farklı öznitelik çıkarma yöntemi kullanılmıştır. Nodül örüntülerinin malign ve benign ayrımı, hastaların risk faktörleri ve morfolojik görüntü işleme yaklaşımları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Destek vektör makineleri çekirdek fonksiyonları kullanılarak her bir yöntemin sınıflandırma performans ölçümleri elde edilmiştir.
Pulmoner nodüllerin tespiti için önerilen hibrid yaklaşım ile % 78.7 sınıflandırma doğruluğu, % 78.8 duyarlılık ve % 76.4 seçicilik değerleri elde edilmiştir. Malign ve benign huylu nodüllerin ayrımı için önerilen sistemde, % 86.8 sınıflandırma doğruluğu olmak üzere benign sınıf için % 94.7 duyarlılık ve 0.975 AUROC; malign sınıf için % 80.0 duyarlılık ve 0.889 AUROC; takibi gereken belirsiz sınıf için % 77.8 duyarlılık ve 0.862 AUROC olarak performans değerleri hesaplanmıştır.