Beyin Tümör Tespiti İçin Derin Öğrenme Temelli Bilgisayar Destekli Tanı Sistemi

Beyin MR segmentasyonu klinik uygulamalarda önem arz etmektedir. Beyin analizi çeşitli yaklaşımlarla bulgular ve anatomik bölgelerin doğru segmentasyonuna dayanır. Beyin MRI analizi, epilepsi, şizofreni, alzheimer, kanser ve bulaşıcı dejeneratif hastalıklar gibi beyin bozukluklarının tedavisi için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Hasta MRI görüntülerinin doktorlar tarafından manuel segmentasyonu görüntülerin dilim dilim ana hatlarının çıkarılmasını gerektirir. Ancak manuel segmentasyonun uzman görüşü ve teknolojik kısıtları nedeniyle bazı dezavantajları vardır. Bununla birlikte görüntü yorumlama son derece zaman alan bir işlemdir. Tecrübeye bağlı olarak hata yapma oranı da yüksektir. Bu çalışmada, beyin MR görüntülerinden otomatik tümör tespiti için uçtan uca Çok Ölçekli Çok Düzeyli Ağ (Multi-Scale Multi-Level Network MM-Network) modeli önerilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmada, UNet'teki evrişimli ağ seviyesinde çoklu uzamsal ölçeklerin küresel bağlamsal özelliklerini birleştirerek, ağlar boyunca özellik haritalarının boyutuna bağlı olarak alıcı alanın farklı oranlarda genişlemesini sağlayan genişletilmiş evrişim modülünden yararlanılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda önerilen model ile yüksek doğrulukta tümör tespiti sağlanmıştır