Yapay zekâ birçok alanda başarılı uygulamalarıyla hayatımıza girmiştir. Sağlık alanında yapay zekâ kullanımının önemi gün geçtikçe daha çok konuşulmaktadır. Özellikle hastalık tanı ve teşhisinde yapılan akademik çalışmalar incelendiğinde birçok hastalıkta uzmanların yapay zekâdan faydalandığı görülmüştür. Bu tanı ve teşhisler metinsel ve sayısal ifadelerin olduğu veri setlerinden de yapılabileceği gibi, doğrudan medikal görüntülerden de yapılabilmektedir. Medikal görüntüler elde edilirken en çok tercih edilen görüntü dosya biçimi DICOM'dur. Bu dosya biçimi içerisinde hem hastaya ait bilgiler hem de medikal görüntü yer almaktadır. DICOM görüntü formatı özel programlarla görüntülenebilmektedir. Bu özel programları kullanmadan DICOM görüntüleri açabilmek için dosya formatının değiştirilmesi gerekmektedir. Literatürde bulunan çalışmalar incelendiğinde üzerinde çalışılan görüntülerde istenilen görsel verilerin ön plana çıkarılması ve görüntüde bulunan gürültülerin yok edilmesi için bazı ön işlemlerin uygulandığı görülmüştür. Bu işlem sonucunda çalışmaya hazır hale gelen görüntülerde yapay zekâ algoritmalarının uygulanması ile sonucun başarısında artış olması amaçlanmıştır. İnsan gözünden kaçan küçük noktalar tıpta hastalık tanı ve teşhisi için çok önemli olabilmektedir. Bilim insanlarının insan hatasını en aza indirmek için yaptığı çalışmalar olumlu sonuçlar vermiştir. Günümüzde medikal alanda yapılan yapay zekâ çalışmaları büyük ölçüde artmıştır ve buna bağlı olarak farklı disiplinlerin birlikte çalışması zorunlu hale gelmiştir. Görüntü elde etme, görüntü işleme ve görüntü veri setleri üzerinde işlem yapan birçok araç vardır. Yapay zekâ işlemleri için programlama bilgisi olan araştırmacılar kendi sistemlerini geliştirirler. Bu konuda bilgisi olmayan araştırmacılar ise farklı disiplinlerden yardım almak zorundadır. Fakat bu durum bazen zaman kaybının meydana gelmesine ve ekip çalışmalarında iletişim eksikliklerinin yaşanmasına sebep olmaktadır. Ayrıca disiplinler arası bilgi eksikliği çalışmalar sırasında sorunlar yaratabilmektedir. Bu tez çalışmasında farklı disiplinlerde çalışan fakat medikal görüntülerde işlem yapmak isteyen ve yazılım bilgisi olmayan araştırmacılara yönelik bir uygulama geliştirilmiştir. Bu yazılım ile kullanıcılar ister DICOM dosya biçiminde, isterse farklı görüntü dosya biçiminde sahip oldukları medikal görüntüleri açabilir, görüntüleyebilir, görüntüler üzerinde görüntü işleme filtrelerini uygulayabilir ve uygulamada sunulan yapay zekâ algoritmalarını çalıştırabilirler. Böylelikle kullanıcılar sadece bir program kullanarak medikal görüntülerde yapay zekâ algoritmalarının uygulanmasını gerçekleştirebilmektedirler. Anahtar Kelimeler: Medikal Görüntü, Görüntü İşleme, Yapay Zekâ.
Artificial intelligence has entered our lives with its successful applications in many fields. The importance of using the artificial intelligence in healthcare field is spoken day by day. Especially when the academic studies in the diagnosis and identification of the disease are examined, it is seen that the experts benefit from artificial intelligence in many diseases. These diagnoses and identifications can be done with data sets with textual statements, or directly from medical images. The most preferred image file format while obtaining medical images is DICOM. This file format includes both patient information and medical image. DICOM image file format can be displayed with specific applications. In order to open DICOM images without using these specific software, the file format must be changed. When the studies took part in the literature are examined, it is seen that some pre-treatments have been applied to highlight the intended visual data in current images and to erase the noises on the image. It has been aimed to increase the success of artificial intelligence algorithms in images ready to work. Insignificant points fled from human eye can be very important for identification and diagnosis in medicine. Studies of scientists to minimize the human error have brought to positive outcomes. The artificial studies in medical field have increased significantly nowadays, therefore it has become compulsory for different disciplines to work together. There are many tools that operates on obtaining images, image processing and image data sets. Researchers with programming knowledge for artificial intelligence operations develop their own systems. Researchers who are not knowledgeable about this subject must seek help from different disciplines. However, this situation sometimes leads to time loss and lack of communication in teamwork. Additionally, lack of interdisciplinary information could create problems during studies. In this thesis study, an application has been developed for researchers who study different disciplines but want to operate on medical images and lack software knowledge. With this software, users can open, view, apply image processing filters and apply the artificial intelligence algorithms that the application offers to the medical images they own whether they are in DICOM file format or a different one. This way, users can perform their artificial intelligence studies on medical images by using a single application. Keywords: Medical Image, Image Processing, Artificial Intelligence.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2020.
Kaynakça var.
Yapay zekâ birçok alanda başarılı uygulamalarıyla hayatımıza girmiştir. Sağlık alanında yapay zekâ kullanımının önemi gün geçtikçe daha çok konuşulmaktadır. Özellikle hastalık tanı ve teşhisinde yapılan akademik çalışmalar incelendiğinde birçok hastalıkta uzmanların yapay zekâdan faydalandığı görülmüştür. Bu tanı ve teşhisler metinsel ve sayısal ifadelerin olduğu veri setlerinden de yapılabileceği gibi, doğrudan medikal görüntülerden de yapılabilmektedir. Medikal görüntüler elde edilirken en çok tercih edilen görüntü dosya biçimi DICOM'dur. Bu dosya biçimi içerisinde hem hastaya ait bilgiler hem de medikal görüntü yer almaktadır. DICOM görüntü formatı özel programlarla görüntülenebilmektedir. Bu özel programları kullanmadan DICOM görüntüleri açabilmek için dosya formatının değiştirilmesi gerekmektedir. Literatürde bulunan çalışmalar incelendiğinde üzerinde çalışılan görüntülerde istenilen görsel verilerin ön plana çıkarılması ve görüntüde bulunan gürültülerin yok edilmesi için bazı ön işlemlerin uygulandığı görülmüştür. Bu işlem sonucunda çalışmaya hazır hale gelen görüntülerde yapay zekâ algoritmalarının uygulanması ile sonucun başarısında artış olması amaçlanmıştır. İnsan gözünden kaçan küçük noktalar tıpta hastalık tanı ve teşhisi için çok önemli olabilmektedir. Bilim insanlarının insan hatasını en aza indirmek için yaptığı çalışmalar olumlu sonuçlar vermiştir. Günümüzde medikal alanda yapılan yapay zekâ çalışmaları büyük ölçüde artmıştır ve buna bağlı olarak farklı disiplinlerin birlikte çalışması zorunlu hale gelmiştir. Görüntü elde etme, görüntü işleme ve görüntü veri setleri üzerinde işlem yapan birçok araç vardır. Yapay zekâ işlemleri için programlama bilgisi olan araştırmacılar kendi sistemlerini geliştirirler. Bu konuda bilgisi olmayan araştırmacılar ise farklı disiplinlerden yardım almak zorundadır. Fakat bu durum bazen zaman kaybının meydana gelmesine ve ekip çalışmalarında iletişim eksikliklerinin yaşanmasına sebep olmaktadır. Ayrıca disiplinler arası bilgi eksikliği çalışmalar sırasında sorunlar yaratabilmektedir. Bu tez çalışmasında farklı disiplinlerde çalışan fakat medikal görüntülerde işlem yapmak isteyen ve yazılım bilgisi olmayan araştırmacılara yönelik bir uygulama geliştirilmiştir. Bu yazılım ile kullanıcılar ister DICOM dosya biçiminde, isterse farklı görüntü dosya biçiminde sahip oldukları medikal görüntüleri açabilir, görüntüleyebilir, görüntüler üzerinde görüntü işleme filtrelerini uygulayabilir ve uygulamada sunulan yapay zekâ algoritmalarını çalıştırabilirler. Böylelikle kullanıcılar sadece bir program kullanarak medikal görüntülerde yapay zekâ algoritmalarının uygulanmasını gerçekleştirebilmektedirler. Anahtar Kelimeler: Medikal Görüntü, Görüntü İşleme, Yapay Zekâ.
Artificial intelligence has entered our lives with its successful applications in many fields. The importance of using the artificial intelligence in healthcare field is spoken day by day. Especially when the academic studies in the diagnosis and identification of the disease are examined, it is seen that the experts benefit from artificial intelligence in many diseases. These diagnoses and identifications can be done with data sets with textual statements, or directly from medical images. The most preferred image file format while obtaining medical images is DICOM. This file format includes both patient information and medical image. DICOM image file format can be displayed with specific applications. In order to open DICOM images without using these specific software, the file format must be changed. When the studies took part in the literature are examined, it is seen that some pre-treatments have been applied to highlight the intended visual data in current images and to erase the noises on the image. It has been aimed to increase the success of artificial intelligence algorithms in images ready to work. Insignificant points fled from human eye can be very important for identification and diagnosis in medicine. Studies of scientists to minimize the human error have brought to positive outcomes. The artificial studies in medical field have increased significantly nowadays, therefore it has become compulsory for different disciplines to work together. There are many tools that operates on obtaining images, image processing and image data sets. Researchers with programming knowledge for artificial intelligence operations develop their own systems. Researchers who are not knowledgeable about this subject must seek help from different disciplines. However, this situation sometimes leads to time loss and lack of communication in teamwork. Additionally, lack of interdisciplinary information could create problems during studies. In this thesis study, an application has been developed for researchers who study different disciplines but want to operate on medical images and lack software knowledge. With this software, users can open, view, apply image processing filters and apply the artificial intelligence algorithms that the application offers to the medical images they own whether they are in DICOM file format or a different one. This way, users can perform their artificial intelligence studies on medical images by using a single application. Keywords: Medical Image, Image Processing, Artificial Intelligence.