Beyin MRI görüntülerinden derin öğrenme ve transformer modelleri kullanarak inme tespiti ve adaptif büyük dil modelleriyle otomatik radyolojik rapor üretimi

İnme, dünya genelinde ölüm ve kalıcı nörolojik sakatlığın en önemli nedenlerinden biri olup, erken tanı ve hızlı tedavi süreci hastaların klinik seyri açısından kritik öneme sahiptir. Özellikle akut iskemik inmenin değerlendirilmesinde manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ve difüzyon ağırlıklı görüntüleme (DWI) sekansları önemli bir rol oynamaktadır. Ancak beyin MR görüntülerinin manuel olarak değerlendirilmesi ve radyolojik raporların hazırlanması zaman alıcı, uzman deneyimine bağımlı ve gözlemciler arası farklılıklara açık bir süreçtir. Bu nedenle otomatik görüntü analizi ve rapor üretim sistemlerinin geliştirilmesi klinik uygulamalar açısından büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, beyin MR görüntülerinden akut iskemik inme lezyonlarının otomatik segmentasyonu, anatomik ve klinik özelliklerinin çıkarılması ve bu bilgiler kullanılarak otomatik radyolojik rapor üretilmesini sağlayan bütünleşik bir yapay zekâ sistemi geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında difüzyon ağırlıklı görüntüleme ve görünür difüzyon katsayısı görüntüleri kullanılmış; segmentasyon aşamasında nnU-Net, SwinUNETR ve 3D U-Net mimarileri değerlendirilmiştir. Ayrıca kenar haritaları ve anatomik/vasküler ön bilgi kanalları kullanılarak farklı çoklu girdi kombinasyonlarının segmentasyon performansına etkisi incelenmiştir. Elde edilen segmentasyon maskeleri üzerinden lezyon hacmi, anatomik lokalizasyon, yerleşim tarafı bilgisi ve vasküler sulama alanı gibi klinik açıdan önemli özellikler çıkarılmıştır. Anatomik eşleme sürecinde Harvard-Oxford atlasları ve vasküler atlaslardan yararlanılmıştır. Yapılandırılmış klinik bulgular daha sonra büyük dil modelleri kullanılarak Türkçe radyolojik raporlara dönüştürülmüştür. Model performansı Dice, IoU, BLEU, ROUGE, METEOR ve BERTScore metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımın hem otomatik inme segmentasyonu hem de klinik açıdan anlamlı radyolojik rapor üretimi açısından başarılı sonuçlar verdiğini göstermektedir.