Çekişmeli üretici ağlar ile beyin MR görüntülerinin sentetik üretilmesi ve değerlendirilmesi

Tıbbi görüntüler ile yapılan yapay zekâ çalışmalarında veri sayısı ve kalitesi çok önemli bir yere sahiptir. Özellikle etik izinlerin alınamaması çalışmaları sekteye uğratmaktadır. Bu çalışmanın da temel amacı sağlık alanında yapılan çalışmalardaki veri sorununa çözüm getirmektir. DCGAN kullanılarak etik izne ihtiyaç duyulmayan sentetik görüntüler üretilerek bu sorunun önüne geçilmektedir. Üretilen sentetik görüntülerin kalitesi ise Frechet Başlangıç Mesafesi (FBM) ve Başlangıç Skoru (BS) ile ölçülerek değerlendirilmektedir. Çalışmada yapılmak istenen eğitim süresinin ve gerçek veri sayısının artışının üretilen sentetik görüntülerin kalitesine olan etkisine bakmaktır. Çalışmada açık kaynaktan alınan beyin tümörü MR görüntülerinden oluşan veri setleri kullanılmıştır. Kullanılan veri setleri 3 sınıftan oluşmaktadır: Gliom tümörü, hipofiz bezi tümörü ve tümörün olmadığı. Çalışma ise iki kısımdan oluşmaktadır: az veri ve çok veri ile yapılan. Her iki çalışmada da sınıflar farklı epoch eğitim süreleri ile eğitilmiş ve her eğitimde FBM ve BS skoru hesaplanmıştır. Sonuç olarak ise veri sayısının ve eğitim süresinin artmasının DCGAN ile üretilen sentetik görüntülerin kalitesini olumlu yönde etkilediği görülmüştür. Sağlık alanında yaşanan veri sorununa sentetik verilerin çözüm olarak kullanılabileceği öngörülmektedir.