Prostat kanseri lokalizasyonu için gürültü temizleme süzgeçlerinin optimizasyonu

Prostat kanseri en sık görülen kanser türlerindendir. Prostat kanserinin teşhis ve takibine yardımcı olarak Manyetik Rezonans (MR) görüntülerinden uzun yıllardır doktorlarca sıklıkla yararlanılmaktadır. Özellikle son dönemde gelişen teknoloji ile birlikte çalışmalara dahil olmaya başlayan Yapay Zeka (AI) temelli yapılar, hem hastaların teşhis ve takip sürecini kısaltmayı hem de doktorlara karar destek yapıları oluşturarak yanlış teşhisi ortadan kaldırmayı amaçlamaktadır. Bu yapılarda özellikle Çok Spektrumlu (ÇS) MR görüntüleri prostat kanseri teşhisinde sıklıkla kullanılmaktadır. Fakat ham görüntülerdeki gürültü görüntü işlemeyi zorlaştırmaktadır. Bu sebeple teşhis, tanı yardımcı sistemlerine sokulmadan önce ön işlem olarak MR görüntülerinin filtrelenmesi gerekir. Bu bağlamda yapılan çalışmalarda çoğunlukla filtreleme ön işlem olarak yapıya dahil edilmekte veya dahil edilmiyorsa da gürültüyle başa çıkabilecek model tercihleriyle gürültünün nihai sonuca olan etkisi azaltılmaya çalışılmaktadır. Görülmüştür ki ön işlem olarak filtreleme barındıran çalışmalarda genellikle filtre tercihleri branştaki tecrübelere dayalı olarak gerçekleştirilmektedir. Ayrıca seçilen filtreleme metotları genel olarak basit formlara sahiptir. Bu çalışmada literatürde olmayan bir yöntem olarak filtre ve filtre parametrelerini seçilen karar mekanizmasının çıktısına bağlı olarak kanser lokalizasyon performansını maksimize edecek şekilde seçebilen bir yöntem geliştirilmiştir. Bunu yaparken de genel kullanımın aksine daha kompleks filtreleme metotlarını kullanmaktadır. Bu şekilde deneyime dayalı filtre tercihini ortadan kaldırıp ölçülebilir metriklerle optimum filtrenin oluşturulması amaçlanmıştır. Çalışmada prostat ÇS-MR görüntülerinden Spin Eko (SE) ile elde edilenT2 map, Difüzyon Ağırlıklı Görüntüleme (DWI) ile elde edilen Belirgin Difüzyon Katsayısı (ADC), Dinamik Kontrast İyileştirme (DCE) ile elde edilen Eğrinin Altındaki İlk Alan (IAUC) 30, IAUC 60, IAUC 90, DCE'nin Brix modeli üzerinde kullanımından elde edilen kel, kep spektrumları kullanılmış ve bu spektrumlar üzere kullanılmak üzere 3 filtre (Wiener (W) filtre, Toplam Varyans (TV) filtre ve Dalgacık Kestirimi(WTh)) ile bu filtrelere ilişkin birer parametre seçilmiştir. Karar modeli olarak Doğrusal Ayrıştırma Analizi (LDA) tercih edilmiş ve seçilen filtre parametrelerinin LDA kanser lokalizasyon performansı üzerinde doğruluk metriğine göre değişimi analiz edilmiştir. Seçilen optimum filtre parametrelerinin kanser lokalizasyon performansını geliştirdiği görülmüş ve çok spektrumlu filtre en iyilemesi için kullanılmak üzere soysal bir yapı oluşturulmuştur.