Tıbbi Görüntü Analizi

Tıbbi Görüntü Analizi, tıbbi görüntüleme verilerinden anlamlı bilgiler çıkarmaya odaklanan özel bir bilgisayarla görme (CV) ve yapay zeka (AI) alanıdır. Bu disiplin, sağlık uzmanlarının X-ışınları, Bilgisayarlı Tomografi (BT) ve Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) gibi karmaşık taramaları yorumlamasına yardımcı olmak için gelişmiş algoritmalardan ve makine öğrenimi modellerinden yararlanır. Öncelikli hedef, teşhis doğruluğunu artırmak, iş akışlarını kolaylaştırmak ve kişiselleştirilmiş tedavi planlamasına olanak sağlayarak Sağlık Hizmetlerinde modern yapay zekanın temel taşını oluşturmaktır. Anormalliklerin tespitini ve niceliğini otomatikleştiren bu araçlar, radyologlara ve klinisyenlere güçlü bir yardımcı olarak hareket ederek insan hatasını azaltır ve hasta bakımını hızlandırır.

Nasıl Çalışır

Süreç, genellikle hem görüntüyü hem de hasta meta verilerini depolayan DICOM(Tıpta Dijital Görüntüleme ve İletişim) gibi formatlarda dijital görüntülerin elde edilmesiyle başlar. Bu görüntüler daha sonra gürültü azaltma ve normalleştirme gibi tekniklerle kalitelerini artırmak için önceden işlenir. Daha sonra, tipik olarak bir Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) olan eğitimli bir yapay zeka modeli, belirli görevleri yerine getirmek için görüntüleri analiz eder:

• Algılama: Tümörler veya lezyonlar gibi anomalilerin varlığını ve yerini, genellikle etraflarına bir sınırlayıcı kutu çizerek belirleme.
• Segmentasyon: Bir organın veya anormalliğin kesin şeklini ve boyutunu belirleme. U-Net gibi mimariler bu görev için oldukça etkilidir.
• Sınıflandırma: Bir görüntünün veya ilgilenilen bir bölgenin örneğin kötü huylu veya iyi huylu olarak sınıflandırılması.

Modelin çıktıları daha sonra, genellikle tespitleri veya segmentasyonları doğrudan orijinal taramanın üzerine bindirerek görselleştirilir ve klinisyenlere sezgisel ve eyleme geçirilebilir bir rapor sağlar.

Gerçek Dünya AI/ML Uygulamaları

1. Beyin Taramalarında Tümör Tespiti: Ultralytics YOLO11 gibi son teknoloji mimariler de dahil olmak üzere nesne algılama modelleri, MRI taramalarındaki tümörleri tanımlamak ve bulmak için Beyin Tümörü veri kümesi gibi veri kümeleri üzerinde eğitilebilir. Bu sistemler, şüpheli bölgeleri otomatik olarak vurgulayarak radyologların vakaları önceliklendirmelerine ve dikkatlerini kritik alanlara odaklamalarına yardımcı olur ve potansiyel olarak daha erken ve daha doğru teşhislere yol açar. Radiology gibi dergilerde yayınlanan araştırmalar : Artificial Intelligence gibi dergilerde yayınlanan araştırmalar, bu araçların potansiyelini sürekli olarak ortaya koymaktadır.
2. BT Taramalarında Pulmoner Emboli Tespiti: BT anjiyogramlarında akciğerlerdeki kan pıhtılarını (pulmoner emboli) tanımlamak zamana duyarlı ve zorlu bir iştir. Yapay zeka modelleri, potansiyel embolileri yüksek doğrulukla işaretlemek için hasta başına yüzlerce görüntü kesitini analiz edebilir. Bu, "ikinci bir okuyucu" görevi görerek tespit oranlarını iyileştirir ve yaşamı tehdit eden bir durum için kritik olan teşhis süresini kısaltır. Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) bu tür uygulamalara yönelik araştırmaları aktif olarak desteklemektedir.

İlgili Terimlerden Ayırt Etme

• Bilgisayarla Görme (CV): Tıbbi Görüntü Analizi, bilgisayarla görmenin daha geniş alanı içinde oldukça uzmanlaşmış bir uygulamadır. CV tüm görsel anlama biçimlerini kapsarken (örneğin, otonom araçlar veya perakende analitiği için), tıbbi görüntü analizi yalnızca sağlık hizmetleri alanına ve mevzuata uygunluk ve aşırı hassasiyet ihtiyacı gibi benzersiz zorluklarına odaklanır.
• Görüntü Segmentasyonu: Bu, tıbbi görüntü analizinde sıklıkla gerçekleştirilen özel bir görevdir. Görüntü segmentasyonu, bir görüntünün anlamlı segmentlere ayrılmasını içerir (örneğin, bir böbreği çevresindeki dokudan ayırmak). Temel bir teknik olmakla birlikte, sınıflandırma, algılama ve kayıt işlemlerini de içeren eksiksiz bir tıbbi görüntü analizi işlem hattının yalnızca bir bileşenidir.
• Veri Analitiği: Veri analitiği, yalnızca görüntülerden değil, her türlü veriden içgörü elde etmekle ilgilenen çok daha geniş bir alandır. Sağlık hizmetleri bağlamında veri analitiği, elektronik sağlık kayıtlarına dayalı olarak hasta sonuçlarını tahmin etmek veya bir tıbbi görüntüleme modelinin performans metriklerini analiz etmek için kullanılabilir, ancak doğası gereği görsel değildir.

Araçlar ve Eğitim

Sağlam tıbbi görüntü analizi çözümleri geliştirmek ve uygulamak özel araçlar gerektirir. PyTorch ve TensorFlow gibi temel kütüphaneler yapı taşlarını sağlar. MONAI ve SimpleITK gibi alana özgü kütüphaneler, tıbbi görüntüleme iş akışları için önceden oluşturulmuş bileşenler sunar.

Ultralytics HUB gibi platformlar, tıbbi veri kümeleri üzerinde özel modellerin eğitilmesi, deneylerin yönetilmesi ve model dağıtımı için hazırlık yapılması sürecini kolaylaştırır. Etkili modeller, kapsamlı veri artırımına ve dikkatli hiperparametre ayarlamasına dayanır. Kanser Görüntüleme Arşivi (TCIA) gibi kaynaklardan elde edilen genel veri kümeleri, eğitim ve doğrulama için çok önemlidir. Son olarak, klinik kullanıma yönelik tüm çözümlerin ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) gibi düzenleyici kurumların katı yönergelerine uyması gerekir.