Termografi ve evrişimsel sinir ağları ile meme kanseri analizi

Termografi ve Evrişimsel Sinir Ağları ile Meme Kanseri Analizi Termografi, tıbbi alanda yaygın olarak kullanılan cerrahi işlem gerektirmeyen (non-invaziv) ve tamamen temassız bir görüntüleme tekniğidir. Kanserin erken teşhisi çok önemli olduğundan, bilgisayar destekli sistem etkilenen kişinin teşhis, tedavi ve hayatta kalma oranını artırabilir. Etkilenen kişilerin yaygınlığına ek olarak yüksek tedavi maliyeti de göz önüne alındığında, erken tanı bu hastalığın sağlık ve sosyal komplikasyonlarının azaltılmasında en önemli adımdır. Günümüzde meme kanseri taramasında kullanılan ana yöntem mamografidir. Ancak genç kadınlar için yoğun meme dokusundan kaynaklanan düşük çözünürlük nedeniyle mamografi önerilmemektedir ve bu amaçla alternatif teknikler göz önünde bulundurulmalıdır. Meme kanseri, kadınlar arasında kansere bağlı ölümlerin ana nedenidir. Kanserin erken teşhisi, özellikle meme kanseri tedavi sürecine yardımcı olacaktır. Bu tez çalışmasındaki amacımız, meme kanserinin erken teşhisine olanak tanıyan, görüntülerden hastalığın belirtilerini tespit ederek termal meme görüntülerini analiz etmek için görüntü işleme teknikleri ve algoritmalarını kullanan otomatik bir meme kanseri tespit yazılımı geliştirmektir. Biyo verilere, görüntü analizine ve görüntü istatistiklerine dayanarak meme karakteristik özelliklerinin çıkarılması için yeni bir algoritma önerilmiştir. Bu özellikler, bir termal kamera tarafından yakalanan termal görüntülerden elde edilmiştir ve Bayes optimizasyon algoritması ile optimize edilen evrişimsel sinir ağları (CNNs) kullanılarak meme görüntüleri normal veya şüpheli olarak sınıflandırılacaktır. Önerilen yöntem kullanılarak 140 kişiye ait termal görüntü içeren veri seti ile % 98.95'lik doğruluk oranı elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Meme kanseri, Göğüs termal görüntüsü, evrişimsel sinir ağı, görüntü analizi, termografi.