Dermoskopide kötü huylu tümörlerin saptanmasında optimal oransal kırılma metotları

Ölümle sonuçlanan deri kanseri vakaların en büyük kısmını oluşturan melanomun tedavisinde en önemli adım etkin ve erken teşhistir. Dermoskopi, deri kanserinin erken teşhisi amacıyla dermoskop adı verilen cihazlarla deride bulunan koyu renkli lezyonların incelenmesidir. Yöntem, şüpheli lezyonlarda hekimin cerrahi girişim kararına yardımcı olmayı ve lezyon sınırlarındaki düzensizlikleri gözlemleyerek iyi huylu lezyonları kötü huylu lezyonlardan ayırmayı hedefler. Günümüzde dermatologlar, dermoskop görüntülerini çıplak gözle inceler ve lezyon sınırlarını elle çizer. Ancak çıplak gözle doku yapılarındaki renk, yoğunluk, büyüklük farklılıklarını ve sınırlardaki düzensizlikleri ayırt etmek zordur. Ayrıca bu işlem kişiden kişiye değişkenlik gösteren, hata oranı yüksek, tekrarlanamayan sonuçlar doğurur. Dermoskopi ile yapılan melanom teşhislerinde %70'e kadar yanlış-negatif hatası gözlemlenmiştir. Melanom teşhislerinin göreceliliğini azaltmak, sonuçları standardize etmek ve yanlış teşhis oranlarını minimize etmek için dermatologlara yardımcı, bilgisayar destekli tanı teknikleri geliştirilmiştir. Oransal Kırılma (Fractal) Metodları kullanılarak geliştirilen bu teknikler, lezyonların sınırlarındaki simetri bozukluklarını ve düzensizlikleri tespit eder. Hedefimiz, lezyon sınırlarının bilgisayar destekli çizimlerine uygulanan 11 Oransal Kırılma Metodundan hangilerinin kötü huylu lezyonların saptanmasında daha etkili olduğunu belirlemek ve bu sayede hatalı teşhis oranlarını miminuma indirmektir. Bu amaçla karışık tam sayı doğrusal programlama kullanarak 4 faklı sınıflandırma modeli geliştirilmiş ve daha sonra bu modeller 100 hastalı bir veri kümesinde uygulanmıştır. İlk önce, sınıflandırma modellerinden her biri için rastgele seçilen 50 hasta (öğretme grubu) kullanılarak Oransal Kırılma Metodlarının optimum kullanım oranları tespit edilmiştir. Daha sonra kalan 50 hasta (test grubu) ve bulduğumuz Oransal Kırılma Metodlarının optimum oranları kullanılarak sınıflandırma metodlarının her birinin doğru teşhis performansları ölçülmüş, en iyi senaryoda doğru teşhis oranı % 80 olarak hesaplanmış ve ortalama doğru teşhis performansı %73.4 olarak elde edilmiştir.