Derin öğrenme yöntemi ile bilgisayarlı tomografi görüntülerinden karaciğer tümörü tespiti
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HANİFE VEÇEYİŞ
Danışman: Hasan Şakir Bilge
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmada, karaciğer tümörlerinin tıbbi görüntülerde bölütlenmesi üzerine derin öğrenme tabanlı bir model geliştirilmiştir. Karaciğer tümör bölütlemesi, karaciğer kanserinin tedavi planlamasında, cerrahi müdahalelerin hassasiyetinde, hastalığın evrelenmesinde ve patolojik teşhisin doğruluğunda hayati önem taşımaktadır. Bu bağlamda, derin öğrenme modellerinin yaygın kullanımı, etiketlenmiş veri miktarının artması ve görüntü işleme teknolojilerindeki gelişmeler sayesinde bu görevde önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Bununla birlikte, karaciğer tümörü bölütlemesi, birçok teknik zorluğu da beraberinde getirir. Tıbbi görüntülerde düşük kontrast, tümör sınırlarının belirsizliği, karaciğerin diğer karın organlarına yakın konumu ve benzer doku özellikleri, bu zorluklardan bazılarıdır. Ayrıca, karaciğer yapısının kişiden kişiye değişiklik göstermesi, bu tür bölütleme görevlerinin doğruluğunu etkileyen faktörler arasındadır. Bu faktörler, manuel bölütleme süreçlerini zorlaştırırken, otomatik derin öğrenme tabanlı modellerin geliştirilmesini de zor hale getirmektedir. Tıbbi veri etiketleme süreci genellikle uzmanlık gerektirdiğinden, yeterli miktarda etiketlenmiş veri bulunmaması ve hasta mahremiyeti gibi kısıtlamalar, model performansını artırmada karşılaşılan önemli engellerdendir. Bu çalışmada, sınırlı etiketli veri üzerinde eğitilen ve ortalama bir bölütleme başarımı sağlayan etkili bir derin öğrenme modeli sunulmaktadır. Bu sayede, sağlık çalışanlarına klinik karar süreçlerinde destek sağlanması ve karaciğer hastalıklarının tanı ve tedavisinde etkin bir araç olarak kullanılması amaçlanmaktadır. Bu yaklaşım, klinik ortamlarda zamandan tasarruf sağlamayı, teşhis doğruluğunu artırmayı ve karaciğer tümör bölütlemesi görevinde derin öğrenme yöntemlerinin uygulanabilirliğini kanıtlamayı hedeflemektedir.