Karaciğer hastalığının bilgisayarlı tomografi görüntülerinden derin ağ mimarisi ile teşhisini iyileştirmek için en uygun veri artırma tekniğinin araştırılması
Investigation of the optimal data augmentation technique to improve liver disease diagnosis with a deep network architecture from computed tomography images
Yazar: ELNURA ADIGOZALOVA
Danışman: DOÇ. DR. EVGİN GÖÇERİ
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Karaciğer hastalığının otomatik olarak teşhis edilmesi için son zamanlarda derin öğrenmeye dayalı yöntemler geliştirilmektedir. Derin öğrenme teknikleri ile yapılan görüntü sınıflandırma yaklaşımlarında ağ mimarilerinin eğitilmesi ve test edilmesi için çok sayıda veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Fakat tıbbi alanda tedarik edilen görüntüler yetersiz sayıdadır. Bu nedenle çeşitli veri artırma yöntemleri uygulanmakta ve artırılmış sayıdaki veriler ile ağ mimarilerinin eğitilmesi sağlanmaktadır. Fakat, literatürdeki çalışmalarda farklı türden görüntülerin kullanılmış olması, farklı ağ mimarilerinin kullanılması, bu mimarilerin farklı sayılardaki eğitim ve test veri setleri ile eğitilip test edilmesi nedeniyle hangi veri artırma tekniğinin hangi görüntü türü için daha başarılı sonucun elde edilmesini sağladığı net değildir. Bu nedenle, bu tez çalışmasında literatürdeki karaciğer görüntüleri ile yaygın olarak uygulanmış olan veri artırma teknikleri incelendikten sonra görüntülerin sınıflandırılması üzerindeki etkileri karşılaştırılıp en etkili olan veri artırma yaklaşımı belirlenmiştir. Bu tez kapsamında yapılan çalışmalarda, on adet veri artırma tekniği uygulanmış, her teknikten elde edilen artırılmış sayıdaki görüntüler ile eğitim ve test veri setleri oluşturulmuştur. Tasarlanan evrişimsel ve artık bağlantıların olduğu bir derin sinir ağ mimarisi oluşturulan on eğitim seti ile eğitildikten sonra test setleri ile test edilmiştir. Dolayısı ile uygulanan veri artırma tekniklerinin sayısı kadar sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiş olup her sınıflandırma işleminin sonuçları beş farklı sayısal değerlendirme ölçütü kullanılarak değerlendirilmiştir. Bütünleşik olarak uygulanan geometrik dönüşümlere dayalı veri artırma tekniğinin bilgisayarlı tomografi ile çekilen karaciğer görüntülerinin yüksek performans ile sınıflandırılmasında en uygun teknik olduğu belirlenmiştir. Bununla birlikte, tuz-biber tipi gürültüsü ve kayma ile veri artırımının sağlanması görüntülerin sınıflandırma performansını en az artıran yaklaşım olduğu da tespit edilmiştir.

Abstract:
Recently, deep learning-based methods have been developed for the automatic diagnosis of liver disease. In image classification approaches with deep learning techniques, a large amount of data is needed to train and test network architectures. However, the number of images supplied in the medical field is insufficient. For this reason, various data augmentation methods are applied and network architectures are trained with the increased number of data. However, since the studies in the literature use different types of images, use different network architectures, train and test these architectures with different numbers of training and test data sets, it is not clear which data augmentation technique provides more successful results for which image type. Therefore, in this thesis, after analysis of the data augmentation techniques applied to liver images in the literature, the most effective data augmentation approach has been determined by comparing their effects on the classification of the images. In the studies carried out within the scope of this thesis, ten data augmentation techniques have been applied, training and test data sets have been created with the increased number of images obtained from each technique. A deep neural network architecture with convolutional and residual connections designed has been trained with ten training sets and then tested with test sets. Therefore, classification processes have been carried out as much as the number of data augmentation techniques applied, and the results of each classification process have been evaluated using five different numerical evaluation criteria. It has been determined that the data augmentation technique based on geometric transformations applied integratedly is the most appropriate technique for the classification of liver images taken by computed tomography with high performance. In addition, it has also been determined that providing data augmentation with salt-pepper type noise and shear is the approach that least improves the classification performance of the images