Tıbbi görüntü işleme ile akciğer grafisinde COVID-19 pozitif tespiti için veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
Investigation of the performance of data mining and deep learning methods for COVID-19 positive detection in lung graph with medical image processing
Yazar: FATMA GÜL KURT
Danışman: DOÇ. DR. JALE KARAKAYA KARABULUT
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; COVID 19 = COVID 19 ; Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü işleme = Image processing ; Korona virüsler = Coronaviridae ; Radyografi = Radiography ; Radyografi-göğüs = Radiography-thoracic ; Sinir ağları = Nerve net ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ), Mart 2020'de SARS-CoV-2'nin neden olduğu bulaşıcı bir salgın olan yeni koronavirüsü (COVID-19) pandemi olarak ilan etmiştir. Bu virüsten etkilenen tüm ülkelerde, enfekte olmuş ve ölen hastaların sayısı her geçen gün artmaktadır. Erken tanı virüsün yayılmasını azaltabileceğinden, akıllı tahmin ve tanı araçlarına sahip olmak önemlidir. Etkili tahmin modellerinin oluşturulması, virüsün yayılmasını önlemek için daha iyi sağlık stratejileri uygulanmasında yardımcı olabilir. Günümüzde tıbbi görüntüler yardımı ile birçok sağlık problemi tespitinde (beyin tümörü tespiti, meme kanseri tespiti, zatürre tespiti vb.) yapay zeka tabanlı çözümlerden yararlanılmaktadır. İçerisinde bulunduğumuz bu pandemi sürecinde de COVID-19'un tanı süresini kısaltmak ve doğru tanı oranını arttırmak için yapay zeka tabanlı birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada tıbbi görüntü işleme teknikleri kullanılarak akciğer grafileri sayısallaştırılmış ve beş farklı görüntü işleme yöntemi uygulanarak bu yöntemlerin akciğer grafilerini sınıflandırılma performansına etkisi incelenmiştir. Ayrıca bir derin öğrenme tekniği olan evrişimli sinir ağları ile öznitelik çıkarımı gerçekleştirilmiş ve görüntülerin DVM, RO, YSA klasik veri madenciliği yöntemleri ile sınıflandırılmasına olan etkisi karşılaştırılmıştır. Çalışmada açık erişimli COVID-19 Radiography veri setinden yararlanılmıştır. Bu veri setinde bulunan 3616 COVID-19, 6012 Non-COVID ve 10192 Normal akciğer grafisi için çalışma planlanmıştır. Görüntü işleme tekniklerinin akciğer grafilerini sınıflandırma performansına etkisi olduğu bulunmuştur. Evrişimli sinir ağı yöntemi ile öznitelikler çıkarıldıktan sonra klasik veri madenciliği yöntemleri ile elde edilen sınıflandırma performansları, sadece klasik veri madenciliği ile elde edilen sınıflandırma performanslarından daha iyi sonuçlar göstermiştir.

Abstract:
The World Health Organization (WHO) declared the novel coronavirus (COVID-19), a contagious epidemic caused by SARS-CoV-2, as a pandemic in March 2020. In all countries affected by this virus, the number of infected and deceased patients is increasing day by day. It is important to have smart predictive and diagnostic tools, as early detection can reduce the spread of the virus. Creating effective predictive models can help in implementing better health strategies to prevent the spread of the virus. Today, with the help of medical images, artificial intelligence-based solutions are used in the detection of many health problems (brain tumor detection, breast cancer detection, pneumonia detection, etc). In this pandemic process we are in, many artificial intelligence-based studies have been carried out to shorten the diagnosis time of COVID-19 and to increase the correct diagnosis rate. In this study, chest radiographs were digitized using medical image processing techniques and five different image processing methods were applied to examine the effects of these methods on the classification performance of chest radiographs. In addition, feature extraction was carried out with convolutional neural networks, which is a deep learning technique, and the effect on the classification of images with SVM, RF, ANN classical data mining methods was compared. The open access COVID-19 Radiography database was used in the study. The study was planned with 3616 COVID-19, 6012 Non-COVID and 10192 Normal chest radiographs in this data set. It has been found that image processing techniques have an effect on the classification performance of chest radiographs. After the features were extracted with the convolutional neural network method, the classification performances obtained by classical data mining methods showed better results than the classification performances obtained only by classical data mining.