Fetüs cinsiyetinin ultrason görüntülerinden derinöğrenme tekniklerine dayalı tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of fetal gender from ultrasound images based on deep learning techniques
Yazar: ESRA SİVARİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER CİVELEK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Fetüs cinsiyetinin tespitinde kullanılan tıbbi yöntemlerin tamamı uzman müdahalesi gerektirmektedir. Bu çalışmada, fetüs cinsiyetinin uzmandan bağımsız teşhis edilebildiği, derin transfer öğrenme algoritmalarına dayalı yeni bir yöntem önerilmiştir. Çalışma için uzmanlarla birlikte, 2200' ü kız, 2200' ü erkek cinsiyetli olmak üzere 4400
adet fetüs cinsiyeti içeren 2-D, B-Mod obstetrik ultrasonografi görüntülerinden oluşan veri seti oluşturulmuştur. Çalışmanın ilk aşamasında, veri setiyle en uyumlu özellik çıkarıcı ağın bulunması hedeflenmiştir. VGG16, InceptionV3, ResNet152V2, DenseNet201 ve Xception ağlarına derin transfer öğrenme teknikleri uygulanarak, hassas ayarlı yeni modeller elde edilmiştir. Bu modeller ile sınıflandırma yapılarak, 0.9627 doğruluk ile en başarılı sınıflandırıcı olan ft-DenseNet201 ağı en iyi özellik çıkarıcı seçilmiştir. İkinci aşamada, en iyi sınıflandırıcının bulunması hedeflenmiştir. Bu aşamanın gerçekleştirilmesinde, ft-DenseNet201 ağının evrişim tabanı ile özellik
çıkarma işlemi yapılmıştır ve bu özellikler, Lojistik Regresyon (LR), Doğrusal Destek Vektör Makinesi (LSVM), K-En Yakın-Komşu (KNN), Karar Ağacı (DT), Rastgele Orman (RF) ve AdaBoost (AB) algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. Kullanılan 11 farklı sınıflandırıcı algoritma içinde en başarılı model, 0.9782 test doğruluğu ile ftDenseNet201 + LSVM' dir. Önerilen yöntem, ev tipi ultrason cihazlarına entegre edilebilir ve böylece, ebeveynler doktor muayenesi olmadan fetüs cinsiyetini öğrenebilirler. Aynı zamanda önerilen sistem, cinsiyet teşhisinde en sık başvurulan,
invaziv olmayan obstetrik ultrasonografi yöntemine alternatif, yeni bir teşhis yöntemi olarak değerlendirilebilir ve doktorların iş yükünü hafifleten olanaklar sağlayabilir.

Abstract:
All of the medical methods used in determining the sex of the fetus require expert intervention. In this study, a new method based on deep transfer learning algorithms is proposed by which fetal gender can be diagnosed independently from an expert. For the study, a data set consisting of 2-D, B-Mode obstetric ultrasonography images containing 4400 fetuses, 2200 female and 2200 male gender, was created together with the experts. In the first phase of the study, it is aimed to find the most compatible feature extractor network with the data set. By applying deep transfer learning techniques to VGG16, InceptionV3, ResNet152V2, DenseNet201 and Xception networks, new precision tuned models have been obtained. By classifying these models, the most successful classifier with an accuracy of 0.9627, ft-DenseNet201 network was chosen as the best feature extractor. In the second stage, it is aimed to find the best classifier. In the realization of this stage, feature extraction process has been performed with the convolution base of ft-DenseNet201 network and these features are classified with the algorithms of Logistic Regression (LR), Linear Support Vector Machine (LSVM), K-NearestNeighbor (KNN), Decision Tree (DT), Random Forest (RF) and AdaBoost (AB). Among the 11 different classifier algorithms used, the most successful model is ftDenseNet201 + LSVM with 0.9782 test accuracy. The proposed method can be integrated into household ultrasound devices so that parents can find out the sex of the fetus without a doctor's consultation. At the same time, the proposed system can be considered as a new diagnostic method, an alternative to the non-invasive obstetric
ultrasonography method, which is the most commonly used method in gender diagnosis, and can provide opportunities that alleviate the workload of doctors.