Tez çalışmasının bu bölümünde T1-ağırlıklı ve T2-ağırlıklı MR görüntüleri üzerinde beyin tümörlerinin iyi huylu ve kötü huylu olarak ayrımını başarılı olarak sağlayabilen otomatik yeni bir BDT yaklaşımı önerilmiştir. Tasarlanan BDT
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
ön-işleme kafatası çıkarma bölütleme özellik çıkarma ve seçimi sınıflandırma H e sap lam a sü r e si (s ) İşlem adımı
içerisinde ön-işleme, kafatası ayırma, bölütleme, özellik çıkarımı ve seçimi, sınıflandırma gibi altyapıların olması bütüncül bir sistem olmasını sağlamıştır. Tasarlanan sistemde, MRG beyin görüntüleri üzerinde temel görüntü işleme teknikleri kullanılarak görüntü ön-işleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bölütleme aşamasında beyin MR görüntülerinden kafatası ayırma için yeni bir kafatası ayırma
yöntemi önerilmiştir. Ayrıca, s-FCM ile bölütleme yapılarak beyin tümörünün
ayrıştırılması sağlanmıştır. Bölütleme işleminden sonra ise, beş farklı yöntemle özellik çıkarımı, RF ve SFFS yöntemleri ile de özellik seçimi gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma aşamasında ise PNN, Bayes, SVM ve YSA yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada birden fazla özellik çıkarım yöntemi ile bu sınıflandırma metotlarının başarısı karşılaştırılmıştır. Önerilen BDT yazılımının kapsamlı başarım değerlendirmesi için toplam 188 adet MR görüntüsü kullanılmıştır. SFFS ile yapılan özellik seçimi ve YSA ile yapılan sınıflandırma işlemlerinde diğerlerine göre daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Sistemin YSA ile %96.81 doğruluk, %97.37 hassasiyet, %94.44 özgünlük, %98.67 pozitif karar değeri ve %89.47 negatif karar değeri, %89.96 Matthews's korelasyon katsayısı ve %98.01 F-skor sonuçları bulunmuştur. Yapılan test sonuçları değerlendirildiğinde önerilen yöntemin iyi huylu ve kötü huylu beyin tümörlerinin ayrımında sınıflandırma doğruluğunu arttırdığı görülmüştür. Sonuç olarak, bu tez çalışmasında önerilen BDT yaklaşımının beyin MR görüntüleri üzerinde iyi huylu ve kötü huylu beyin tümörlerinin ayrımı aşamasında hekimlerin karar verme süreçlerine katkı sağlayacağı ve ikincil bir araç olarak kullanılabileceği gösterilmiştir.
BÖLÜM 5. MR SPEKTROSKOPİ VERİLERİ ÜZERİNDE BEYİN
TÜMÖRLERİNİN TESPİTİ VE EVRELEMESİ İÇİN
YAPAY BAĞIŞIKLIK SİSTEMLERİ TABANLI YENİ
BİR BİLGİSAYAR DESTEKLİ YAKLAŞIM
5.1. Giriş
Beyinde oluşan tümörlerin konumunun, sınırlarının, tipinin ve kötü huylu olup olmadığı bilgisinin hekim tarafından kesin olarak belirlenmesi, tümörün klinik ve tıbbi yönetimi açısından son derece önemli bir süreçtir ve tedavi başarısını doğrudan etkilemektedir [20]. Günümüzde, MRG, tümör varlığının saptanmasında ve tedavi sonrası gelişim sürecinin takip edilmesinde, tümörün tekrar edip etmediğinin belirlenmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat tümör evrelerinin belirlenmesi, iyi / kötü huylu ayrımı, tümör ile tümör olmayan vakaların (sahte tümör, nekroz, kist, MS lezyonu vb.) ayrıştırılması gibi bazı işlemleri MRG kullanarak gerçekleştirmek oldukça zordur. MRG’nin yetersiz kaldığı bu gibi durumların tespiti için hala standart biyopsidir. Ancak, biyopsi invaziv bir yöntem olduğu ve özellikle beyin dokularına zarar verme risklerini taşıdığı için oldukça dikkatli bir şekilde kullanılmalıdır. Bunun yanında, erişim imkanının kısıtlı olduğu beynin bazı bölgelerine biyopsi yapmak mümkün olmayabilmektedir. Bu sebeple, özellikle beyin bölgesi için yeni invaziv olmayan tekniklere ihtiyaç giderek artmaktadır.
Son yıllardaki çalışmalar, beyindeki metabolitlerin değişimi hakkında bilgi veren ve invaziv olmayan bir teknik olan MRS’nin, beyin ile ilgili rahatsızlıkların teşhisinde kullanılabileceğini göstermektedir [14]. MRS, beyin tümörlerinin karakterizasyonuna yardımcı olmak amacıyla MRG'ye ek olarak önerilen ve metabolik sinyal spektrumları kullanan bir biyokimyasal metottur [14]. 1H MRS verilerinden elde edilen metabolit profilleri tümörün evresi, tipi ve metabolizması hakkında önemli bilgiler sağlayabilmektedirler. İlk MRS çalışmaları, 1H MRS sinyallerinden yararlanarak beyin tümörlerinin ve normal beyin dokularının birbirlerinden
ayrılabileceğini göstermiştir [18]. MRSG, beynin bazı kimyasal metabolitlere bağlı olarak haritasını çıkararak, tümör hakkında doğruya yakın bilgiler sunabilmektedir. MRS aynı zamanda çok agresif lezyonların klinik pratiklerinde gereksiz ameliyat, ışın tedavileri gibi süreçlerin ortadan kaldırılması amacıyla da kullanılmaktadır. Son yıllarda, MRG ve MRSG teknolojilerinin birlikte kullanımının sınıflandırma problemlerinde başarı oranını artırdığı görülmüştür.
MRS sinyalleri ile oluşturulan sinyallerin spektrumlarının görüntülenmesi ve analizi, özel uzman değerlendirmesine gerek duymaktadır. Klinik ortamın aksine, MRS verilerinin otomatik olarak işlenmesi ve değerlendirilmesi kolay ve hızlı olmaktadır. Bu da, gereksiz harcanan zamanın azaltılması anlamına gelmektedir. Bu noktada verilerin işlenmesi ve değerlendirilmesi için makine öğrenmesi ve örüntü tanıma teknikleri gibi bilgisayar destekli tespit yöntemleri kullanılmaktadır.
MRS sinyalleri kullanarak beyin tümörünün teşhisinde önerilen ilk çalışmalar, genellikle frekans spektrumunda oluşan metabolitlerin pik değerlerinin birbirine oranı yapılarak elde edilen sonuçların değerlendirilmesine dayalı olarak gerçekleştirilmiştir [14, 18, 20, 47, 48, 50-53, 120, 123]. Bunun yanında gelişmelere bağlı olarak makine öğrenmesi, yapay zeka yöntemleri ve yeni sınıflandırma yötemlerinin ortaya çıkması ile daha kapsamlı çalışmalar yürütülmüştür [7, 15, 61].
Bu çalışmada, çok uluslu olarak farklı merkezlerden alınan MRS sinyalleri kullanarak, karşılaştırmalı bir bilgisayar destekli karar destek sistemi önerilmiştir. MRS veri seti AB (Avrupa Birliği) destekli INTERPRET projesi kapsamında geliştirilmiştir [60, 156]. Bu projenin bazı partnerleri, bu verileri kullanarak beyin tümörünün MRS sinyalleri kullanılarak teşhisi konusunda birçok çalışma yayınlamışlardır [7, 15, 61, 67]. Bu veri setinde KYZ ve UYZ MRS verileri bulunmaktadır. KYZ MRS verileri, klinik uygulamalarda hızlı olduğundan uygulamalarda rutin olarak yapılmaktadır [14]. MRS sinyallerini kullanarak beyin tümörünün değerlendirmesini yapmak isteyen birçok hastane günümüzde bu protokolleri uygulamaktadır. KYZ spektrum örüntüleri, UYZ spektrum verilerine göre daha fazla bilgi bulundurmaktadır [7, 61]. Beyin tümörüne ait bir KYZ MRS sinyalinin spektrumunda Cr (3.02, 3.92 ppm), Cho (3.21 ppm), NAA (2.01 ppm), mI
(3.55 ppm), mI/Tau (3.26 ppm), Glx (2.04, 2.46, 3.78 ppm), Lac (1.31 ppm), Ala (1.47 ppm) metabolitleri görülebilmektedir. Aynı zamanda bazı makromoleküller ve lipitleri de bu spektrumda görmek mümkündür [61]. UYZ spektrumda ise, bu bilgilerinden bazılarında kayıplar yaşanmaktadır. UYZ ve KYZ ile yapılan karşılaştırmalı çalışmalarda, KYZ kullanmanın daha yararlı olduğu görülmüştür [67]. Bu çalışmada da KYZ MRS verileri üzerinde otomatik örüntü tanıma metotlarının kullanımı için YBS algoritmaları tabanlı yeni bir özellik çıkarım yöntemi önerilmiştir. Yapılan test işlemlerinde beyin tümörün tipinin belirlenmesi, evresinin ortaya çıkarılması, metastaz beyin tümörlerin belirlenmesi, normal beyin dokusu ile beyin tümörlerinin ayrımının yapılması ve sahte tümörlerin tespiti işlemleri yapılmıştır ve literatürde daha önce önerilen çalışmalar genişletilmiştir. Sınıflandırma sürecinde PNN, LDA, SVM, k-NN ve Bayes sınıflandırma metotları kullanarak başarım karşılaştırmaları yapılmıştır.