Derin Öğrenme Yöntemleri İle Medikal Görüntülerde Kanserli Doku Tespiti

Kanser, insanlarda sıkça görülen ve ölüm sebepleri arasında ikinci sırada olan bir hastalıktır. Ülkemizde de kanser vakalarında ciddi bir artış yaşanmaktadır. Kanserin erken evrelerde teşhis edilmesinin tedavinin başarısını arttırmak için çok kritik olduğu bilinmektedir. Ancak günümüzde kanser vakalarının artışı testlere ayrılan inceleme süresinin kısalmasını zorunlu hale getirmekte ve en doğru teşhisi koyma şansının azalmasına sebep olmaktadır. Ülkemizde onkoloji alanındaki uzman doktor sayısının da yetersiz olması da incelemelerde yetersizliğe sebep olmaktadır. Medikal görüntülemede ciddi gelişmeler yaşanmasının yanında, bu görüntülerin incelenmesinde de teknolojik gelişmelerden faydalanılmaktadır. Bu teknolojik gelişmelerden biri yapay zekanın günümüzdeki karşılığı olan derin öğrenmedir. Bu çalışmada medikal görüntüler üzerinde derin öğrenme yöntemleri kullanılarak kanserli doku tespiti yapmak amaçlanmıştır. Çalışmada bir Konvolüsyonel Sinir Ağı mimarisi olan YOLO kullanılmıştır. Gerçek zamanlı bir nesne tespit aracı olan YOLO, doğru konfigürasyonlarla medikal görüntülerde kanserli hücreleri tespit etmeyi başarmıştır. Çalışmada kullanılan veri setindeki tümür hücre görüntülerinin tespitinde %70-75 arası başarı elde edilmiştir.