Güçlendirilmiş evrişimli sinir ağı ile tıbbi görüntülerin sınıflandırııması
Classification of medical images with enhanced convolutional neural network
Yazar: HALİSE NUR AYDIN
Danışman: DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Vücut içindeki anatomik yapıları ve organları incelemek için tıbbi görüntüleme teknikleri yaygın olarak kullanılır. Tıbbi görüntüleme teknikleri, hastalıkların erken teşhis edilmesini sağlayarak hastalığın ilerlemesini engellemekte, hekimlere teşhis konusunda yardımcı olmakta, tedaviye hızlı bir başlangıç yapılmasını sağlamakta ve tedavi sürecinin izlenmesini kolaylaştırmaktadır. Bununla birlikte bilgisayar destekli tanı sistemleri hekimlere yardımcı olurken, bu tür sistemlerde özellikle derin öğrenme modelleri gibi yapay zeka yöntemleri önemli bir rol oynamaktadır. Bu modeller, karmaşık bir yapıya sahip olabilirler, bunun yanı sıra zaman ve maliyet açısından sorunlar yaratabilirler. Bu tez çalışması kapsamında tıbbi görüntülerin sınıflandırılması için karmaşıklığı arttırmadan yüksek doğruluk sağlayan etkin bir model önerilmektedir. Önerilen model ile literatürdeki çalışmalardan daha yüksek doğruluk elde edilmesi amaçlanmış, sunulan modelde Inception bloğu ile özellik çıkarılması; ECA bloğu ile daha önemli olabilecek özelliklere odaklanılması; ASPP bloğu ile de bilgilendirici bağlam bilgisine sahip özellikler elde edilmesi amaçlanmıştır. Önerilen model beyin, böbrek, meme kanseri veri kümeleri üzerinde eğitilmiş ve test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Beyin tümörünün sınıflandırılması için BT-large-4C veri kümesi ve Figshare veri kümesi; böbreklerde taş, kist, tümör ve normal etiketine sahip görüntülerin sınıflandırılması için BT Kidney veri kümesi; meme kanseri tümörünün sınıflandırılması için BreaKHis veri kümesi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar literatürde var olan yöntemlerle karşılaştırılmış, geliştirilen modelin beyin ve böbrek veri kümelerinde daha başarılı sınıflandırma yaptığı gözlemlenmiştir. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda önerilen model dört veri kümesi üzerinde eğitilmiş ve test edilmiştir. Buna göre elde edilen doğruluk değerleri BT-large-4C veri kümesi için %98,05; Figshare veri kümesi için %99,84; BT Kidney veri kümesi için %99,5; BreaKHis veri kümesi için de %96,98'dir.

Abstract:
Medical imaging techniques are frequently employed to examine anatomical structures and internal organs. Medical imaging techniques prevent disease progression by providing early diagnosis of diseases, assisting physicians in diagnosis, accelerating treatment commencement, and facilitating monitoring of the treatment process. Moreover, computer- aided diagnosis systems support medical physicians, with artificial intelligence methodologies, particularly deep learning models, playing an essential role in such systems. These models often possess intricate architectures, potentially posing challenges concerning time and cost constraints. Within the scope of this thesis, a practical model that provides high accuracy without increasing complexity is proposed for the classification of medical images. The proposed model is aimed to obtain higher accuracy than the studies in the literature. In the presented model, feature extraction is done with the Inception Block; focusing on features that may be more important with the ECA Block; the ASPP Block aims to obtain features with informative context information. The proposed model was trained and tested on brain, kidney, and breast cancer datasets. BT-large-4C dataset and Figshare dataset for brain tumor classification; CT Kidney dataset for classification of images labeled stone, cyst, tumor, and normal; BreaKHis dataset was used for breast cancer tumor classification. The results obtained were compared with existing methods in the literature, and it was observed that the developed model performed more successful classification in brain and kidney datasets. The proposed model was trained and tested on four datasets in the experimental studies that were carried out. Accordingly, the accuracy values obtained are 98.05% for the BT-large-4C dataset; 99.84% for the Figshare dataset; 99.05% for the BT Kidney dataset; and 96.98% for the BreaKHis dataset.