Pap smear imgelerine ve yapay zekâ tekniklerine dayalı olarak rahim ağzı kanseri teşhisi için temiz mimariye dayalı karar destek sisteminin geliştirilmesi
Development of a decision support system based on clean architecture for cervical cancer diagnosis based on pap smear images and artificial intelligence techniques
Yazar: FERAT EFİL
Danışman: DOÇ. DR. ZAFER CÖMERT
Samsun Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Rahim ağzı kanseri, serviks hücrelerinin kontrolsüz büyümesi ve çoğalması sonucu ortaya çıkan bir kanser türüdür ve diğer kanser türlerine kıyasla teşhis edildikten sonra daha yüksek tedavi başarısına sahiptir. Bu tez çalışması, rahim ağzı kanseri teşhisinde derin öğrenme modellerinin etkinliğini değerlendirmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. SIPaKMeD veri seti kullanılarak, çeşitli görüntü ön işleme teknikleri ve derin öğrenme modelleri üzerinde deneyler yapılmıştır. Blur, Bilateral, Blur-Bilateral, Median-Blur ve Gaussian-Blur filtreleme teknikleri uygulanmış ve bu tekniklerin performansları incelenmiştir. Çalışmada Inception-ResNet-V2, MobileNetV2, NASNetLarge, ResNet101 ve VGG19 modelleri test edilerek performansları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, Inception-ResNet-V2 ve MobileNetV2 modellerinin yüksek doğruluk oranları ile öne çıktığını göstermiştir. Özellikle Blur filtresinin, 0.8088 ortalama F1-skoru ile en etkili filtre olduğu tespit edilmiştir. ROC eğrisi analizinde, Inception-ResNet-V2 modelinin en yüksek AUC değerine sahip olduğu ve dolayısıyla en iyi sınıflandırma yeteneğine sahip olduğu belirlenmiştir. Tez kapsamında geliştirilen web tabanlı karar destek sistemi, kullanıcıların Pap smear sonuçlarını analiz etmelerine ve teşhis koymalarına yardımcı olmaktadır. Kullanıcı dostu arayüzü sayesinde, sağlık profesyonelleri ve diğer kullanıcılar kolayca veri girişi yapabilir ve sonuçları yorumlayabilirler. Bu sistem, klinik uygulamalarda güvenilir ve etkili bir teşhis aracı olarak kullanılabilir. Bu çalışma, rahim ağzı kanseri teşhisinde derin öğrenme modellerinin ve çeşitli ön işleme tekniklerinin etkinliğini ortaya koymakta, geliştirilen karar destek sistemi ile sağlık profesyonelleri ve diğer kullanıcıların kullanımına sunularak bu alanda önemli katkılar sağlamaktadır.

Abstract:
Cervical cancer is a type of cancer that arises from the uncontrolled growth and proliferation of cervical cells and has a higher treatment success rate compared to other cancer types once diagnosed. This thesis aims to evaluate the effectiveness of deep learning models in diagnosing cervical cancer. Experiments were conducted using the SIPaKMeD dataset, various image preprocessing techniques, and deep learning models. Blur, Bilateral, Blur-Bilateral, Median-Blur, and Gaussian-Blur filtering techniques were applied, and their performances were examined. The study tested and compared the performances of Inception-ResNet-V2, MobileNetV2, NASNetLarge, ResNet101, and VGG19 models. The results showed that Inception-ResNet-V2 and MobileNetV2 models stood out with high accuracy rates. Specifically, the Blur filter was found to be the most effective with an average F1-score of 0.8088. In the ROC curve analysis, the Inception-ResNet-V2 model had the highest AUC value, indicating the best classification capability. The web-based decision support system developed within the scope of the thesis helps users analyze Pap smear results and make diagnoses. Its user-friendly interface allows healthcare professionals and other users to easily input data and interpret the results. This system can be used as a reliable and effective diagnostic tool in clinical applications. This study demonstrates the effectiveness of deep learning models and various preprocessing techniques in diagnosing cervical cancer and makes significant contributions by offering a decision support system for healthcare professionals and other users.