Mamografi görüntülerinin yorumlanmasıyla bilgisayarlı teşhis sisteminin tasarımı

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2014

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Burçin KURT

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): VASIF NABIYEV

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada, mamografi görüntülerindeki meme kanserine neden olan kitle ve mikrokalsifikasyon olmak üzere en önemli iki anormalliğin tespiti ve bu anormalliklerin iyi huylu/kötü huylu değerlendirilmesi için yeni yaklaşımlar ortaya konularak bütün bir tespit ve teşhis sisteminin tasarımı gerçekleştirilmiştir. Burada, kitle görüntülerinin iyileştirilmesi için farklı yöntemlerin hibrid kullanımı ile özgün bir iyileştirme algoritması ve şüpheli kitle bölgelerinin belirlenmesinde kullanılan Havrda&Charvat entropisine dayalı bölütlemede dinamik parametre kullanımı için formül geliştirilmiştir. Bununla birlikte, kitle tespiti için yeni bir yaklaşım olarak yapay sinir ağı ve olasılıklı sinir ağı yöntemleri kullanılmıştır. Benzer şekilde, mikrokalsifikasyonların tespiti için de yapay ve kademeli korelasyon sinir ağı yöntemleri kullanılmıştır. Tespit edilen kitle ve mikrokalsifikasyon bölgelerinin iyi huylu/kötü huylu değerlendirilmesi için sırasıyla K-ortalama ile tekli karar ağacı ve destek vektör makinası ile lineer diskriminant analiz yöntemlerinin hibrid kullanımları yeni yaklaşımlar olarak uygulanmıştır. Yapılan çalışmada kullanılan MIAS veritabanı üzerinde kitle tespiti için %84.5 duyarlılık, %99.5 özgüllük ve 0.254 FPpI; mikrokalsifikasyonların tespiti için %86 duyarlılık, %98.3 özgüllük ve 1.163 FPpI; kitle ve mikrokalsifikasyonların iyi huylu/kötü huylu doğru değerlendirme oranları sırasıyla ortalama %93.9 ve %100 olarak elde edilmiştir. Elde edilen sonuçların literatürdeki benzer çalışmalarla kıyaslanması gerçekleştirilerek üstünlükleri ortaya koyulmuştur.