Derin öğrenme tabanlı beyin tümörü segmentasyonu

Beyin tümörü segmentasyonu, sağlıklı dokuyu tümörlü bölgelerden ayırmayı amaçlar. Günümüzde beyin tümörü segmentasyonu manuel olarak radyoloji uzmanları tarafından yapılmaktadır. Son yıllarda derin öğrenme yöntemleri kullanılarak uygulanan otomatik bilgisayar destekli sistemler manuel algılama sistemlerinin yerini alarak büyük bir ivme kazanmıştır. Beyin tümör türlerinin yarısından fazlasını gliomalar oluşturmaktadır. Beyin MR görüntülerini kullanarak glioma tümörlerini manuel olarak segmente etmek oldukça zorludur. Bunun sebebi; glioma tümörlerin şekil, boyut, hacim, konum ve görünüm açısından farklı olması ve sağlıklı dokularla tümörlü dokuların yapısı birbirine benzediği için ikisini birbirinden ayırt etmenin zor olmasıdır. Veri seti olarak her sene düzenlenen BRATS yarışmasındaki 2019 yılının beyin MR görüntüleri kullanılmıştır. Bu çalışmada diğer çalışmalardan farklı olarak, tümörün farklı bölümlerinin daha net görülmesi için uygun modaliteler kullanılmış ve tümör boyutlarına göre MR görüntülerinin kırpılma işlemi gerçekleştirilmiştir. Tam tümör segmentasyonu, genişleyen + nekroz ve genişleyen tümör segmentasyonu için ayrı ayrı 3 model eğitimi gerçekleştirilmiştir. Yapılan eğitimler sonucunda, literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında bu çalışma tam tümör segmentasyonunda 2., nekroz + genişleyen tümör segmentasyonunda 2., genişleyen tümör segmentasyonunda 1. olarak öncü çalışmalar arasında girmiştir.