Pankreas kanser dokularının segmentasyonunda farklı derin öğrenme tekniklerinin performanslarının incelenmesi

Abstract

Pankreas kanserinin geç tanısını engellemek, tanı, tedavi ve cerrahide tıp doktorlarına yardımcı olmak için otomatik pankreaas ve pankreas tümör segmentasyonu kullanılmaktadır. Pankreasın ve pankreas tümörünün değişken büyüklükleri, şekilleri ve konumları nedeniyle, pankreas ve pankreas tümörü segmentasyonu ile ilgili çalışmalar belirli bir başarı yüzdesine kadar ulaşabilmektedirler. Tez çalışmamızın amacı Bilgisayarlı Tomografi (BT) görüntülemede daha yüksek doğrululuğa sahip otomatik pankreas ve pankreas tümörü segmentasyonu sağlamaktır. Bu kapsamda derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar önerilmektedir. Tez çalışmamız iki farklı kısımdan oluşmaktadır. İlk kısımda pankreas segmentasyonunu gerçekleştirmeye yönelik iki aşamadan oluşan bir yöntem önerilmektedir; (i) Pankreas İlgi Bölgesinin Belirlenmesi ve (ii) Pankreas Segmentasyonu. İlk aşamada kaba olarak pankreas pozisyonunu tespit etmektedir. Bu aşama segmente edilmiş ve maskelenmiş pankreasın aday bölgelerinin oluşturduğu 2B alt BT dilimlerini üretmektedir. İkinci aşama (Pankreas Segmentasyonu) önceki aşamada üretilen 2B alt BT dilimlerini girdi olarak almakta ve çıktı olarak segmente edilmiş pankreas bölgesi üretilmektedir. Tez çalışmasının ikinci kısımda ise pankreas ve pankreas tümör dokularını segmente etmek için ilk kısımda önerilen iki fazlı yöntem tekrar dizayn edilmekte ve her fazın performansında iyileştirmeler sağlanmaktadır. Her kısım için önerilen yaklaşımların literatürdeki çalışmalar ile karşılaştırması yapılmakta ve daha iyi sonuçlar sağladığı öznel ve nesnel olarak ispatlanmaktadır.