Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tıbbi görüntülerden teşhis
Diagnosis from medical images using deep learning methods
Yazar: OSMAN DOĞUŞ GÜLGÜN
Danışman: PROF. DR. HAMZA EROL
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Tıbbi görüntülerden teşhis, birçok tıbbi vakada kişiler açısından hayati önem taşımaktadır. Özellikle görüntülerden gözlem ile teşhisin zor olduğu bazı durumlarda, doktor ve uzmanlar değerlendirmelerde hata yapabilmektedir. Tıbbi görüntülerin sınıflandırılması yoluyla bu tür problemlere çözüm sağlamak amacıyla, derin öğrenme alanında önemli çalışmalar yapılmıştır. Gerçekleştirilen tez çalışmasında, derin öğrenme tekniklerinden evrişimli sinir ağı mimarisi (CNN) ile farklı sınıflandırma modelleri bir arada kullanılarak farklı teşhis sistem uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Uygulamada evrişimli sinir ağı mimarisi ile görüntülerden sınıflandırma için önemli öznitelikler çıkarılmış ve analizde bu öznitelikler değerlendirilmiştir. Çıkarılan öznitelikler ilk olarak klasik evrişimli sinir ağı mimarisinde yer alan yapay sinir ağı (ANN) modeli kullanılarak sınıflandırılmıştır. Farklı sınıflandırma modellerinin teşhis performansına olan etkilerini gözlemlemek adına öznitelikler, k en yakın komşu (KNN), destek vektör makinesi (SVM), karar ağacı ve rastgele orman modelleri kullanılarak da sınıflandırılmış ve modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Çalışmada 4 farklı tıbbi vakaya ait görüntüler, geliştirilen teşhis modelleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Modellerin daha başarılı sınıflandırma performansı sergilemesi ve daha güvenilir sonuçlar vermesi adına modellerde seyreltme ve veri artırma gibi farklı teknikler de kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan 4 farklı görüntü veri setine ait görüntülerin sayısı, 2 farklı veri artırma uygulaması kullanılarak artırılmıştır.  İlk veri artırma uygulamasında, orijinal görüntüler ile eğitilerek yeni, sentetik görüntüler üretebilen bir çekişmeli üretici ağ (GAN) modeli kullanılmıştır. İkinci veri artırma uygulamasında ise, veri setlerine ait görüntülere birtakım değişiklikler uygulanmakta ve görüntüler teşhis modellerine farklı formatlarda sunulmaktadır. Çalışmada, orijinal veri setleri ve boyutu artırılmış veri setleri ayrı olarak modeller tarafından değerlendirilmiş ve veri artırma uygulamalarının performansa etkisi gözlemlenmiştir. Çalışmada elde edilen sonuçlara göre, geliştirilen teşhis modelleri yüksek doğruluk oranları ile teşhis gerçekleştirebilmekte ve teşhis sonuç bilgisini bireylere başarılı bir şekilde sunabilmektedir. Sonuçlar, özellikle uygulanan veri artırma tekniklerinin sınıflandırma performansını önemli derecede artırdığını göstermektedir.

Abstract:
Diagnosis from medical images is vital for individuals in many medical cases. In some cases, especially in cases where it is difficult to diagnose by observing images, doctors and specialists can make mistakes in evaluations. In order to provide solutions to such problems through the classification of medical images, important studies have been carried out in the field of deep learning. In the thesis study, different diagnostic system applications have been carried out by using the convolutional neural network architecture (CNN), which is one of the deep learning techniques, with different classification models. In practice, with the convolutional neural network architecture, important features were extracted from the images for classification and these features were evaluated in the analysis. The extracted features are first classified using the artificial neural network (ANN) model in classical convolutional neural network architecture. In order to observe the effects of different classification models on diagnostic performance, features were also classified using k nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), decision tree and random forest models, and the performances of the models were compared. In the study, images belonging to 4 different medical cases were classified using developed diagnostic models. Different techniques such as dropout and data augmentation are also used in the models in order to provide more successful classification performance and more reliable results. The number of images belonging to 4 different image data sets used in the study was increased by using 2 different data augmentation applications. In the first data augmentation application, a generative adversarial network (GAN) model was used, which could be trained with original images and produce new, synthetic images. In the second data augmentation application, some changes are applied to the images belonging to the data sets and these images are presented to the diagnostic models in different formats. In the study, original datasets and increased datasets were evaluated separately by models and the effect of data augmentation applications on performance was observed. According to the results obtained in the study, the developed diagnostic models can perform diagnosis with high accuracy rates and present diagnostic result information to individuals successfully. The results show that especially applied data augmentation techniques significantly improve classification performance.