MR Görüntülerinden Beyin Tümörünün A-ESA Tabanlı Bir Yaklaşımla Otomatik Sınıflandırılması

Abstract

Beyin tümörleri dünya çapında önemli bir patolojik durumu temsil etmektedir. Beyin içindeki dokunun anormal büyümesiyle karakterize edilen bu tümörler, sağlıklı beyin dokularını yerinden ederek ve kafa içi basıncını yükselterek ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Zamanında müdahale edilmediği takdirde bu durumun sonuçları ölümcül olabilir. Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG), özellikle yumuşak dokuları incelemek için çok uygun olan güvenilir bir tanı yöntemi olarak öne çıkmaktadır. Bu makale, Manyetik Rezonans (MR) görüntülerini kullanarak beyin kanserlerinin oto- matik tespiti için yenilikçi bir derin öğrenme tabanlı yaklaşım sunmaktadır. Önerilen metodoloji, MR görüntülerinden derin özellikler çıkarmak için yeni bir Residual-ESA modelinin (A-ESA, yani Residual Convolutional Neural Network) sıfırdan eğitilmesini içermektedir. Önerilen yaklaşım, 2 sınıf (sağlıklı ve tümör) ve 4 sınıf (glioma tümörü, meningioma tümörü, hipofiz tümörü ve tümörsüz) veri setlerinden oluşan iki ayrı veri seti üzerinde değerlendirilmiştir. 2 sınıflı ve 4 sınıflı veri kümeleri için en iyi sınıflan- dırma doğruluğu sırasıyla %88.23 ve %77.14 olmuştur.