Prostat kanseri hastalık yönetim sürecinin derin öğrenme ile iyileştirilmesi ve bir model önerisi
Improvement of prostate cancer disease management process with deep learning and a model proposal
- Tez No: 922036
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Prostat, Tanı koyma, Teşhis, Deep learning, Convolutional neural networks, Prostate, Diagnosis
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Prostat kanseri dünya çapında erkekler arasında önde gelen ölüm nedeni olmayı sürdürmekte ve teşhis ve tedavi sonuçlarını iyileştirmek için teşhis yöntemlerinde ilerlemeler gerektirmektedir. Manyetik Rezonans Görüntüleme, prostat kanserinin tespiti için çok önemli bir teknik olarak ortaya çıkmış ve mevcut araştırmalar, bu teşhis sürecini iyileştirmek için derin öğrenme yapılarına entegrasyonuna odaklanmıştır. Bu tez çalışması, prostat kanseri tespitinin doğruluğunu ve sağlamlığını artırmak için üç boyutlu (3B) Evrişimli Sinir Ağı, Artık Ağ ve Başlangıç Ağı dahil olmak üzere çoklu derin öğrenme modellerini kullanan kapsamlı bir yaklaşım kullanmaktadır. Bu çalışmada topluluk yöntemi ve yumuşak oylama tekniği yoluyla bu modellerin tamamlayıcı güçlerinden yararlanılarak, üstün teşhis performansı elde etmeyi amaçlamaktadır. Önerilen metodoloji, SPIE-AAPM-NCI PROSTATEx veri kümesindeki MR görüntülerine uygulandığında, topluluk modelinin genel olarak %91,3 doğruluk, %90,2 duyarlılık, %92,1 özgüllük, %89,8 kesinlik ve %90,0 F1 puanı elde etmesiyle son teknolojinin kullanıldığı bir yaklaşımı sergilemiştir. Modellerin değerlendirilmesi, titiz bir ön işlemeyi, veri artırmayı ve tüm MRG dilimlerini ve hacimlerini analiz etmek için gelişmiş derin öğrenme mimarilerinin kullanımını içermiştir. Bulgular, klinik uygulamalar için sağlam ve kesin bir araç sunan, prostat kanseri teşhisini önemli ölçüde iyileştirmek için bir topluluk yaklaşımı kullanma potansiyelini vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Prostate cancer remains a leading cause of mortality among men globally, necessitating advancements in diagnostic methodologies to improve detection and treatment outcomes. Magnetic Resonance Imaging has emerged as a crucial technique for the detection of prostate cancer, with current research focusing on the integration of deep learning frameworks to refine this diagnostic process. This doctoral study employs a comprehensive approach using multiple deep learning models, including a three-dimensional (3D) Convolutional Neural Network, a Residual Network, and an Inception Network to enhance the accuracy and robustness of prostate cancer detection. By leveraging the complementary strengths of these models through an ensemble method and soft voting technique, the study aims to achieve superior diagnostic performance. The proposed methodology demonstrates state-of-the-art results, with the ensemble model achieving an overall accuracy of 91.3%, a sensitivity of 90.2%, a specificity of 92.1%, a precision of 89.8%, and an F1 score of 90.0% when applied to MRI images from the SPIE-AAPM-NCI PROSTATEx dataset. Evaluation of the models involved meticulous pre-processing, data augmentation, and the use of advanced deep-learning architectures to analyze the whole MRI slices and volumes. The findings highlight the potential of using an ensemble approach to significantly improve prostate cancer diagnostics, offering a robust and precise tool for clinical applications.
Benzer Tezler
- Testosteron dihidrotestosteron ve östrojenin benign prostat hiperplazisindeki etyolojik rolleri
The roles of testosterone, dihydrotestosterone and estradiole on the etiology of benign prostatic hyperplasia
HALUK TOKUÇOĞLU
- Subrapubik transvezikal prostatektomi ile transüretral prostat rezeksiyonunun karşılaştırmalı değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ORHAN YALÇIN
- Infravezikal obstriksiyonlu hastalarda mesane epitelindeki değişikliklerin histopatolojik incelenmesi
Başlık çevirisi yok
ALİCAN ARICAN
