Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden akciğer kanseri teşhisi için görü dönüştürücü tabanlı yaklaşımın geliştirilmesi ve uygulanması

Akciğer kanseri, erken teşhisi hayati öneme sahip, ölümcül bir hastalıktır. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden yapılan manuel değerlendirmelerde insan kaynaklı hatalar ve yoruma dayalı farklılıklar tanı sürecini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, bilgisayar destekli tanı sistemlerinin bu sürece entegrasyonu önemli bir gereklilik haline gelmiştir. Bu tezde, bilgisayarlı tomografi görüntülerinden akciğer kanseri sınıflandırması amacıyla görü dönüştürücü mimarileri irdelenmiş ve FocalNeXt isimli yeni bir derin öğrenme mimarisi sunulmuştur. FocalNeXt, FocalNet'in dikkat mekanizmasını ConvNeXt'in öznitelik çıkarımıyla birleştirerek Görü Dönüştürücü tabanlı güçlü bir yapı sunar. Model, IQ-OTH/NCCD veri seti üzerinde test edilmiş ve %99.81 doğruluk oranına ulaşmıştır. Ayrıca hassasiyet, duyarlılık ve F1 skoru gibi metriklerde de üstün başarı göstermiştir. Sonuçlar, FocalNeXt'in akciğer kanseri teşhisinde etkili ve güvenilir bir çözüm sunduğunu ve mevcut yöntemlerden daha başarılı performans sergilediğini ortaya koymuştur.