Artificial Intelligence-based Cerebrovascular Disease Detection on Brain Computed Tomography Images

Authors : Ali Fatih KARATAŞ, Vakkas DOĞAN, Volkan KILIÇ

Pages : 175-182

Doi:10.31590/ejosat.1176648

View : 24 | Download : 15

Publication Date : 2022-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Serebrovasküler hastalık insert ignore into journalissuearticles values(SVH);, beyin damarlarının tıkanması veya kanaması nedeniyle insanlarda felce ve hatta ölüme neden olmaktadır. SVH tipinin uzman tarafından erken teşhisiyle olumsuz etkiler doğru bir tedavi süreci ile engellenebilir. Ancak, hastanelerde veya acil servislerde yeterli sayıda uzmanın görevlendirilmesi her zaman mümkün olmamaktadır. Bu nedenle, bu çalışmada, tanı sürecini hızlandırmak ve uzmanların yükünü hafifletmek için beyin bilgisayarlı tomografi görüntülerinden SVH tespiti için yapay zeka tabanlı bir klinik karar destek sistemi önerilmiştir. Yapay zekanın bir alt kümesi olan derin ögrenme modeli, SVH’nin önce tespit edildiği ve ardından iskemik veya hemorajik olarak sınıflandırıldığı iki aşamalı bir süreçle uygulanmıştır. Ayrıca geliştirilen sistem, SVH teşhisi için kullanıcı dostu bir arayüz sunan özel olarak tasarlanmış¸ masaüstü uygulamamıza entegre edilmiştir. Deneysel sonuçlar, sistemimizin uzmanlar için erken teşhis ve tedaviyi geliştirme konusunda büyük bir potansiyele sahip olduğunu ve hastaların iyileşme oranına katkıda bulunacağını göstermektedir.
Keywords : Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Serebrovasküler Hastalık, Evrişimsel Sinir Ağları, Görüntü İşleme