Yüksek Lisans Adayı: Meryem Mine Kurt

EABD: Çokluortam Bilişimi

Tarih: 29.08.2025 / 13:30

Yer: B-223

Özet: Hastalık ilerleyişinin modellenmesi, tıbbi görüntülemede boylamsal verilerin yetersizliği ve tıbbi veri kümelerindeki sınıf dengesizliği gibi önemli zorluklar barındırmaktadır. Bu tez, kesitsel verilerden gerçekçi hastalık ilerleyişi dizileri sentezlemek için yeni bir koşullu difüzyon çerçevesi sunmaktadır; odak noktası ülseratif kolit endoskopik görüntüleridir. Önerilen yaklaşım, hastalık şiddetinin ilerleyici doğasını yakalayan özel sıralı (ordinal) sınıf yerleştirmeleri (embedding) kullanarak, Mayo Endoskopik Skoru’nun ayrık seviyeleri arasında yumuşak geçişler üretebilmektedir. İki farklı yerleştirme stratejisi geliştirilmiştir: Şiddet sınıfları arasında doğrusal enterpolasyon kullanan Temel Sıralı Yerleştirici (Basic Ordinal Embedder) ve patolojik özelliklerin kümülatif doğasını açıkça modelleyen Toplamsal Sıralı Yerleştirici (Additive Ordinal Embedder). Çerçeve, tıbbi görüntüleme uygulamaları için özel olarak özelleştirilmiş Stable Diffusion v1.4 üzerine inşa edilmiştir ve Exponential Moving Average, Min-SNR-γ ağırlıklandırması ve sınıf dengeli örnekleme gibi gelişmiş eğitim tekniklerini içermektedir. Yöntem, LIMUC veri kümesi üzerinde kapsamlı nicel metriklerle değerlendirilmiştir. Bu çerçeve, sınıflandırma tabanlı veri kümelerini sürekli ilerleyiş modellerine dönüştürmeyi amaçlamakta; hastalık şiddetinin ince ayarlanmasını ve ara evrelerin gerçekçi sentezini mümkün kılmaktadır. Bu çalışma, tıbbi araştırmalarda boylamsal veri eksikliği sorununa önemli bir çözüm sunmakta ve klinik eğitim, tedavi planlaması ve ilerleyici hastalıkların anlaşılması açısından değerli bir temel oluşturmaktadır.