Ses iletim hızıyla akciğer hastalıklarının teşhisinde makine öğrenimi yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of the performances of machine learning methods in the diagnosis of pulmonary diseases with a voice transmission speed
Yazar: HÜSEYİN CANDAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET NURULLAH ORMAN
Ege Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Pnömotoraks = Pneumothorax ; Ses = Voice ; Teşhis = Diagnosis

Özet:
Makine öğrenimi yöntemleri ile var olan veri üzerinden modeller oluşturup karmaşık ilişkiler tanımlanarak yapay bir zeka oluşturmak mümkün hale gelmiştir. Makine öğrenimi öğretme-eğitim ve deneme-test olmak üzere iki ana adım içermektedir. Öğretme-eğitim aşamasında model oluşturulup, modelin geçerliliği deneme-test aşamasında kontrol edilmektedir. Öğretme-eğitim açısından 2 çeşit makine öğrenimi yöntemi vardır. Bunlar danışmanlı ve danışmansız makine öğrenimi yöntemleridir. Danışmanlı makine öğrenimi yöntemleri arasında doğrusal regresyon, lojistik regresyon, diskriminant analizi, Destek vektör makineleri, karar ağacı, K-enyakın komşu Algoritması, Basit (Native) Bayes Sınıflandırması ve yapay sinir ağları algoritmaları bulunmaktadır. Danışmansız makine öğrenimi yöntemleri arasında k-ortalamalar, hiyerarşik kümeleme analizi, TBA (Temel Bileşenler Analizi) ve karışım modeli bulunmaktadır. Danışmanlı öğrenme yönteminde öğretme-eğitim aşamasında kullanılan veride sınıflandırma belirlidir. Ancak danışmansız öğrenme yönteminde veride belirli bir sınıflandırma yoktur. Oluşturulan modellerin performans değerlendirme yöntemlerinden dışarıda tutma, tekrarlı dışarıda tutma, üçlü ayırma, çapraz geçerleme ve bootstrap bu yöntemlerin en sık kullanılanlarıdır. 
Bu çalışmada sesin farklı ortamlardaki geçiş hızı prensibinden esinlenerek Pnömotoraks ve Effüzyon hastalıklarının teşhisi için bir simülasyon çalışması yapılmıştır. BT görüntülerindeki kesitler kullanılarak sesin ortalama geçiş hızları ve standart sapmaları hesaplanmıştır.  Buradan 130, 500, 1000, 5000 ve 10000 adet örnek içeren simülasyon verileri elde edilmiştir. Doğrulama aşaması kullanılan verideki örneklerin dağılımı gerçek verilerin geldikleri popülasyondaki dağılıma benzer olması daha doğru bir değerlendirme açısından önemlidir. Bu sebeple dengesiz grupların örnek sayısı bakımından dengelenmesi gerekir. Bu dengeleme işlemi için en sık kullanılan yöntemlerden biri SMOTE yöntemidir. Grupların dengeleme öncesi ve sonrası yapılan analizlerde model performansları duyarlılık, özgüllük, pozitif öngörü değeri, negatif öngörü değeri, F-ölçütü ve doğruluk oranı değerlendirme ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir.
Anahtar Sözcükler: Makine Öğrenimi; Danışmanlı ve Danışmansız Makine Öğrenimi; SMOTE; Ses Geçiş Hızı; Pnömotoraks ve Effüzyon

Abstract:
It has been possible to create artificial intelligence by creating models on existing data and defining complex relationships with the methods of machine learning. Machine learning includes two main steps as the teaching-training and trial-test phases. A model is created in the teaching-training phase and the validity of the model is checked during the trial-test phase. There are 2 types of machine learning methods in terms of teaching-training. These are counseling and non-counseling methods of machine learning. The counseling machine learning methods include linear regression, logistic regression, discriminant analysis, Support Vector Machine, Decision tree, K-nearest neighbor algorithm, Simple (Native) Bayes Classification, and artificial neural network algorithms. The non-counseling machine learning methods include k-means, hierarchical clustering analysis, PCA (Principal Components Analysis) and mixture model. The classification of the data used in the teaching-training phase is apparent in the counseling-learning method. However, there is no specific classification in the non-counseling learning method. Among the performance evaluation methods of the models created, exclusion, repeated exclusion, triple separation, cross-validation, and bootstrap are the most commonly used ones. 
In this study, being inspired by the principle of the sound transition velocity in different environments, a simulation trial was performed for the diagnosis of Pneumothorax and Effusion patients. The average transition velocities and standard deviations of sound were calculated using sections on the CT images. Accordingly, the simulation data was obtained which included 130, 500, 1000, 5000, and 10000 samples. The fact that the distribution of the samples used in the validation phase is similar to the distribution in the population where the actual data come from is important for a more accurate evaluation. Therefore, unbalanced groups need to be balanced in terms of the number of samples. The SMOTE method is one of the most commonly used methods for this balancing process. In the analyzes of the groups performed before and after balancing, the model performances were evaluated using the evaluation criteria of sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, F-criterion, and accuracy rate.
Keywords: Machine Learning; Supervised and Unsupervised Machine Learning; SMOTE; Sound Transition Velocity; Pneumothorax and Effusion