Akciğer kanserinin derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak tespit edilmesi

Kanser, dünyadaki her ülkede önde gelen ölüm nedeni ve yaşam beklentisinin artmasının önündeki en büyük engeldir. Dünya Sağlık Örgütü'nün 2019 tahminlerine göre kanser, 183 ülkenin 112'sinde 70 yaş üzerindeki ölüm nedenlerinin birinci veya ikinci, 23 ülkede ise üçüncü veya dördüncü sırada yer alıyor. Tıbbi görüntüleme araçları, erken evre akciğer kanseri teşhisinde ve tedavi sırasında akciğer kanserinin izlenmesinde esastır. Akciğer kanseri tespiti için göğüs röntgeni, manyetik rezonans görüntüleme, pozitron emisyon tomografisi, bilgisayarlı tomografi ve moleküler görüntüleme teknikleri gibi çeşitli tıbbi görüntüleme yöntemleri kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Bu tekniklerin, diğer patolojileri olan hastalar için uygun olmayan, kanser görüntülerini otomatik olarak sınıflandırmamak da dâhil olmak üzere bazı sınırlamaları vardır. Akciğer kanserinin erken teşhisi için duyarlı ve doğru bir yaklaşımın geliştirilmesi gereklidir. Derin öğrenme, tıbbi görüntü tabanlı ve dokusal veri modalitelerini kapsayan hızla gelişen uygulamalarla tıbbi görüntülemede en hızlı büyüyen konulardan biridir. Derin öğrenme tabanlı tıbbi görüntüleme araçları sayesinde, klinisyenler akciğer nodüllerini daha doğru ve hızlı bir şekilde tespit edip sınıflandırabilir. Bu çalışma, akciğer kanseri tespiti ve sınıflandırılması için derin öğrenme tabanlı bir çözüm teknikleri sunmaktadır.