Mamografi görüntülerinin değerlendirilmesinde örüntü tanıma temelli bir karar destek sistemi

Meme kanseri kadınlarda, erken ölüme yol açan kanser türlerinin başında gelir. Literatürde, radyologların gözünden kaçan meme kanseri vakalarının %10-%25 olduğunu görülmektedir. Bilişim teknolojisinin gelişmesiyle, bilgisayarların uzmanlarca karar destek sistemi olarak kullanımı da yaygınlaşmıştır. Özellikle tıp alanında bu tür sistemler teşhis amaçlı olarak doktorlarca kullanılmaktadır.Şüpheli bir bölgeyi gösteren bilgisayar destekli sistem, bir tümörün doktorun gözünden kaçmasını önleyebilir. Bu tür sistemler doktor yerine değil, doktora ?ikinci fikir? ya da ?ön-okuyucu? olarak destek bilgisi sunar ve böylece birden fazla uzmanın aynı vakayı incelemesine gerek kalmamasını sağlar.Bu tez çalışmasında, memenin röntgeninin alınması ile elde edilen mamografi görüntülerinin ön işlem, özellik çıkarma ve sınıflama süreçlerini içeren bir örüntü tanıma sistemi ile değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bunun için, ön işlem sürecinde histogram temelli bölütleme, özelik çıkarma sürecinde bölütlenmiş mamografi görüntüsünün dalgacık dönüşümü ve shannon entropi hesaplama, sınıflama sürecinde ise entropi özellik değerlerinin geri yayınım yapay sinir ağı kullanılarak mamografi görüntüsünün tanınması gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen karar destek sisteminin uygulaması, 82 mamografi görüntüsü üzerinde denenmiştir. Test sonuçları, önerilen uygulama sisteminin başarımının %86 doğrulukta olduğunu göstermiştir.