Akciğer CT Görüntüleri Üstünden Bal Peteği ve Buzlu Cam Dokularının Tespiti

Son yıllardaki akciğer hastalıklarındaki büyük artış, yeterli sayıda uzman bulunamaması, bilgisayarlı tomografide (computed tomografi-CT) 4096 gri tonun olmasından kaynaklı insan gözünün sınırlarını aşması (insan gözü 30-90 gri tonu ayırabilir) - yanlış teşhise sebep olması, uzman tarafından teşhis sırasında zaman kaybı, yüksek maliyetler ve hastalıkta erken teşhisin önemi gibi sebeplerle bilgisayar destekli tanı (BDT) sistemlerinden yardım almak zaruri hale gelmiştir.

Bilgisayar destekli tanı, yapay zeka ve bilgisayarla görme unsurlarını radyolojik görüntü işleme ile birleştiren disiplinler arası bir teknolojidir. BDT sistemleri medikal görüntülerde radyolog ve uzmanlara kısa sürede görüntüleri analiz etme ve değerlendirme de yardımcı olan sistemlerdir. BDT, medikal alanda hekimin karar verme sürecini kolaylaştıracak, insan kaynaklı hataları en aza indirecek, hastanın yaşam kalitesini ve sürecini artıracaktır. Ayrıca günümüz teknolojisinde kaçınılmaz ve ucuz bir gerekliliktir.

İdiopatik pulmoner fibrozis (IPF): insan akciğerlerindeki dokunun zamanla kalınlaşmasından, sertleşmesinden ve buna bağlı olarak yaralanmaların oluşmasından kaynaklanan bir hastalıktır. IPF hastalığının tanısı ve takibi radyologlar için çok zor ve zaman alıcı bir süreçtir. Akciğerdeki sertleşme ve kalınlaşmanın giderilmesi için literatürde geriye dönük bir tedavisi yoktur. Bu sebeple de hastalığın erken teşhisi ve akciğerdeki hastalık miktarının ölçümünün iyi ve tam yapılması büyük önem kazanmaktadır. IPF hastalığının bir türü olan buzlu cam opaklaşması, akciğerdeki hava boşluklarının iltihap veya ödem ile kısmi olarak dolmasının yanı sıra akciğer alveollerinin dokular arasında kalınlaşması veya kısmi çöküşünü ifade eden hastalıktır. IPF hastalığının ileri bir türü olan bal peteği, akciğer bağ dokusunda düzensiz kalınlaşmış duvarlardan oluşan kisttik alanın radyolojik görünümüdür.

Bilgisayar destekli tanı, hastalıkları kolaylıkla tespit edip sınıflandırması, daha doğru ve tekrarlanabilir ölçüm gerçekleştirmesi sebebiyle önemlidir ve bu çalışmanın yapılması için itici bir güç sağlamaktadır. Çalışma kapsamında; akciğer CT görüntüleri üstünden bal peteği ve buzlu cam dokularının tespiti için derin öğrenme yöntemleri ile eğiticili olarak piksel bazında ve bölgesel olarak sınıflandırma yapılması amaçlanmaktadır. Uzman sınıflandırma başarısını geçilmesi hedeflenmektedir.

Veri Tabanımızdan Örnekler

Veri setimiz, patolojik olarak kanıtlanmış buzlu cam ve bal peteği tanısı konan hastalardan alınan üç boyutlu patolojik akciğer dokusu bölgesini içeren yüksek çözünürlüklü bilgisayar tomografi (YÇBT) görüntü serisini içerir.

A1

B1

A2

B2

A3

B3

A4

B4

Şekil 1: A bloğu görüntü kümesinden örnekleri temsil eder, B bloğu sırasıyla A bloğundaki görüntülerin manual oluşturulmuş gerçek referans değerleridir (ground truth). B bloğundaki beyaz alanlar sağlıklı bölgeyi, koyu gri alanlar buzlu cam bölgesini ve açık gri alanlar da bal peteği bölgesini göstermektedir.