Ultrasonografik tiroid tümör görüntülerinin desen analiz yöntemleri kullanılarak tırads kategorilerine göre sınıflandırılması

Tıbbi görüntülemede tiroid tümörleri sık rastlanan bulgulardan biridir. Bu tümörlerin biyolojik davranışlarını öngörmek için birçok teknik veya yönteme başvurulmaktadır. Medikal görüntüleme yöntemlerinden ultrasonografi, ince iğne biyopsisi ve belirli aralıklarla uygulanan kontroller ile hastalarda gözlemlenen tiroid tümörlerinin iyi veya kötü huylu olduğu belirlenir. Bu işlemlerin uzman hekimlere ilave iş yükü getirmesinin yanı sıra, hastaların ve hekimlerin fazladan zamanını almaktadır. Önceki çalışmalarda tiroid tümörlerinin yüksek oranda iyi huylu çıktığının gözlemlenmesi sonucunda, iş yükünün hafifletilmesi ve hekimler arası iletişimin arttırılması amacıyla tiroid tümörlerinin karakterizasyonu için birkaç risk sınıflandırma sistemi yaratılmıştır. Çeşitli tipleri olan bu risk sınıflandırma sistemlerinden ACR-TIRADS hem uzman hekimler arasında görüş farklılıklarına sebep olabilmekte, hem de fazla parametre incelendiği için zaman kaybına yol açabilmektedir. Bu nedenle, hem hekimlerin görüş farklılıklarını hem de zaman kaybı ile iş yükünü azaltabilecek bir sistem üzerinde çalışılmıştır. Bu çalışma sırasında tiroid tümörleri desen analizi yöntemleri ve sınıflandırma algoritmaları ile TIRADS başlıklarına göre sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Tez çalışmasında, doğruluk oranı %94.7'e, duyarlılık oranı %94.5'e, özgüllük oranı %95.4'e ve kesinlik oranı %96.8'e varan sonuçlar elde edilmiştir.