Tıbbi görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle hastalıklarda teşhis otomasyon modeli
Diagnostic automation model in diseases with medical image processing and deep learning methods
Yazar: MUSTAFA GÜLER
Danışman: DOÇ. DR. ERSİN NAMLI ; DOÇ. DR. RAMAZAN ÜNLÜ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Görüntü işleme = Image processing ; Sınıflandırma = Classification ; Tıbbi görüntüleme = Medical imaging

Özet:
Yapay zekâ biliminin son yıllarda gelişmesiyle birlikte hayatın her alanında etkin bir şekilde kullanılmaya başlandığı bilinmektedir. Yapay zekanın bir alt dalı olarak kabul edilen makine öğrenmesi ve derin öğrenme çalışmalarının da hız kazanmasıyla birlikte sağlık sektöründe uygulama alanı oldukça genişlemiştir. Salgın hastalıkların son zamanlarda artması ve kanser hastalığı gibi insan yaşamını tehdit eden ölümcül hastalıkların her yıl artış göstermesinden dolayı bu alanda yapılan çalışmalara daha fazla önem verilmeye başlanmıştır. Özellikle son yıllarda derin öğrenme yöntemleri kullanılarak görüntü ve veri işleme konusunda yapılan çalışmalar artmış, hastalık ön tanısı ve MR görüntüsü işleme alanında birçok çalışma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında, Beyin, Göğüs ve Cilt tümörlerinin MR görüntüleri kullanılarak klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması ve hastalığın erken teşhisi ve tanısı bir için uygulama yapılmıştır. Önerilen yöntemlerde Evrişimsel sinir ağları esas alınmıştır. Üç farklı veri seti kümesine sırasıyla klasik makine öğrenmesi teknikleri (Destek Vektör Makinesi, K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, Karar Ağacı ve Lineer Diskriminant Analizi), dört farklı Evrişimsel sinir ağı (VGG, ResNet, SqueezeNet, DenseNet) modeli ve Topluluk öğrenmesi (Oylama) yöntemi ile karşılaştırmalı olarak analiz yapılmış ve uygulanmıştır. Modellerin eğitim ve test aşaması sırasında Kaggle kütüphanesinde açık erişimli şekilde bulunan veriler kullanılmıştır. Önerilen yöntemlerin iyileştirilmesi için Python yazılım programından faydalanılmış, kullanılan metrikler ve sınıflandırma başarım oranları karşılıklı olarak değerlendirilmiştir. Bulunan sonuçlar literatürdeki benzer çalışmalarla karşılaştırılmış ve tüm sonuçlar ayrıca verilmiştir.

Abstract:
It's known that, in last years by the development of the Artificial Intelligence Science it was started to be used in every field of the life. With acceleration in the Deep Learning and machine learning studies which are mentioned as the subfields of the Artificial Intelligence, the application of those studies in the health sector have expanded. In last times, researches in this field was gotten more importance because of the increase in the epidemic diseases and the increase in the fatal illnesses like cancer. Specially in last years, the studies in which the deep learning methods was used have increased and many researches were done for disease prediagnosis and MR image processing. The suggested methods are based on the convolutional neural networks. Classical machine learning techniques (Support Vector Machines, k-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Trees, Lineer Regression Analysis), Four different Convolutional neural networks models (VGG, ResNet, SqueezeNet, DenseNet) and Ensemble learning (Hard Voting) were applied to three different data sets. For the models education and test phases Kaggle library's open source data was used. To develop the suggested methods, the Python software programme was used. Used metrics and classification success rates were evaluated. As last, all results were compared with the other similar studies in literature and all results were written.