Medikal görüntülerin ön-eğitilmiş derin öğrenme modelleriyle sınıflandırılmasında metasezgisel optimizasyon algoritmalarıyla öznitelik seçimi performanslarının karşılaştırılması
Comparison of feature selection performances using metaheuristic optimization algorithms in classification of medical images with pre-trained deep learning models
Yazar: MELİSA BİÇER
Danışman: PROF. DR. HAMZA EROL
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Metasezgiseller = Metaheuristics ; Öznitelik seçimi = Attribute selection

Özet:
Tıbbi görüntüleme teknikleri sonucunda elde edilen görüntülerin uzmanlar tarafından analizi ve raporlanması, uzmanın iş yüküyle doğru orantılı bir şekilde süreç gerektirmektedir. Bilgisayar ve yazılım alanındaki büyük bir ivme ile gerçekleşen gelişmeler, yapay zekânın bileşenlerinden olan derin öğrenmenin kullanım alanlarının yaygınlaşmasını sağlamaktadır. Derin öğrenmenin kullanım alanlarından biri olan tıbbi görüntüleme sonucunda elde edilen medikal görüntülerin analizi, derin öğrenme modelleri ile yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında, ön eğitilmiş derin öğrenme modellerinden olan MobileNetV2, InceptionResNetV2 ve VGG19 ile deri kanseri dermoskopik görüntülerinin ve COVID-19 göğüs röntgeni görüntülerinin öznitelik çıkarımı sağlanmaktadır. Çıkarılan özniteliklerin hep aynı boyutta olması ve gerekli, gereksiz veya tekrarlayan özelliklerin hepsini barındırması, sınıflandırma başarısı üzerinde olumsuz etkiye sahip olabilmektedir. Metasezgisel optimizasyon algoritmalarından GA, KOA ve HVAO ile ön eğitilmiş modellerden çıkarılan özniteliklerin seçimi işlemi ile makine öğrenmesi sınıflandırıcılarından KA ve kEYK ile sınıflandırma gerçekleştirilmektedir. 4 sınıfa sahip COVID-19 veri setinin sınıflandırma başarısı en iyi olan kombinasyonu, MobileNETV2 ile çıkarılan özniteliklerin, GA ile yapılan seçimde öznitelik adedini 1280'den 622'ye indirgeyerek, KA sınıflandırıcısı ile %93.74 başarı oranı sunmaktadır. COVID-19 veri setinin sınıflandırılmasında, en az öznitelik sayısı olan 199 adet öznitelik, KOA ile kEYK kombinasyonuna ait olup, MobileNetV2 modelinin orijinal veri seti ile sınıflandırma başarısından daha yüksek bir değere ulaşmaktadır. 7 sınıflı HAM10000 veri seti ile yapılan sınıflandırmada en iyi kombinasyon, InceptionResNetV2 tabanlı GA ile kEYK kombinasyonu olup öznitelik adedini 1536'dan 757'ye indirgeyerek başarı oranı %89.09 olarak elde edilmektedir. HAM10000 veri setinin sınıflandırılmasında, çıkarılan özniteliklerden seçimi en verimli şekilde gerçekleştiren metasezgisel optimizasyon algoritması KOA'ya ait olup, MobileNetV2'den elde edilen 1280 adet öznitelikten 71 adedini seçerek gerçekleştirdiği sınıflandırma, tüm özniteliklerin kullanıldığı sınıflandırmadan daha iyi bir başarı oranı ettiği görülmektedir. Tüm kombinasyonlar incelendiğinde kesin bir şekilde, GA, KOA ve HVAO ile öznitelik seçimi sonucunda yapılan sınıflandırmanın başarısının, orijinal veri setlerinin kullanılması ile yapılan sınıflandırma başarısından daha yüksek bir değer elde ettiği ortaya konulmuştur.

Abstract:
The processing and reporting of pictures acquired by specialists using medical imaging techniques demands a workflow commensurate to the specialist's workload. The rapid advancement of computer and software technology enables widespread use of deep learning, one of the components of artificial intelligence. Deep learning models can be used to analyze medical images obtained as a result of medical imaging, which is one of the applications of deep learning. To accomplish this, the pre-trained deep learning models MobileNetV2, InceptionResNetV2, and VGG19 are used to extract features from skin cancer dermoscopic images and COVID-19 chest X-ray images. The fact that extracted features are always the same size and include all necessary, superfluous, or repetitive features may have a detrimental effect on classification success. Classification is carried out using decision trees (DT) and k-nearest neighbors (kNN), which are machine learning classifiers, and by using genetic algorithm (GA), aquila optimizer (AO), and manta-ray foraging optimization (MRFO), which are metaheuristic optimization algorithms, to select features extracted from pre-trained models. Combining the COVID-19 dataset with the four classes with the highest classification success reduces the number of features extracted with MobileNETV2 from 1280 to 622 in the GA selection process and achieves a classification success rate of 93.74 percent using the DT classifier. In the classification of the COVID-19 dataset, the 199 features with the fewest features belong to the combination of AO and kNN, achieving a higher success rate than the MobileNetV2 model's classification success with the original data set. In the classification of the seven-class HAM10000 dataset, the best combination of InceptionResNetV2-based GA and kNN results in a reduction of the number of features from 1536 to 757 with an 89.09 percent success rate. The classification of the HAM10000 dataset employs a metaheuristic optimization algorithm that efficiently selects 71 out of 1280 features extracted from MobileNetV2, and it is observed that the classification performed using only 71 out of 1280 features obtained from MobileNetV2 has a higher success rate than the classification performed using all features. When all combinations are considered, it is discovered that the success of classification using GA, AO, and MRFO has a higher value than the success of classification using original data sets.