Dalgacık dönüşümü ve derin öğrenme tabanlı yöntemler kullanarak beyin tümörlerinin sınıflandırılması
Classification of brain tumors using wavelet transform and deep learning-based methods
Yazar: ZİHNİ KAYA
Danışman: PROF. DR. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) raporlarına göre beyin tümörleri nedeniyle meydana gelen ölümlerin sayısı her geçen gün artmaktadır. Kötü huylu beyin tümörleri çok hızlı bir biçimde büyürler ve yayılırlar.  Bu nedenle hastalığın erken teşhisi hayati bir önem taşımaktadır. Beyin tümörlerinin tanı ve teşhisinde Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) yöntemi yaygın olarak kullanılmaktadır. Uzmanlar tarafından MRG görüntüleri incelenerek tümörün türü tespit edilmektedir. Fakat, uzmanlar tarafından manuel olarak yapılan tümör sınıflandırması çok fazla zaman alabilir hem de yanlış kararlar verilmesine yol açabilir.  Bu nedenle, beyin tümörlerini otomatik olarak sınıflandırma çalışmaları önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında beyin MRG görüntülerinden tümör türlerini otomatik olarak sınıflandıran bir yöntem önerilmiştir. Ön işlem aşamasında; öznitelik çıkartmak, boyut azaltmak ve gürültü gibi istenmeyen verileri ortandan kaldırmak için beyin MRG görüntülerine Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) uygulanmıştır. Elde edilen dalgacık öznitelikleri önceden eğitilmiş Evrişimli Sinir Ağı (ESA) modellerinden Inception V3 ağının girdisi olarak kullanılmıştır. Deneysel çalışmalar; 1621 gliyom, 1645 menenjiyom, 1757 hipofiz bezi ve 2000 normal beyin MRG görüntüsünün bulunduğu veri seti üzerinde yapılmıştır. Önerilen modelin doğruluğunu ölçmek için 5 kat çapraz doğrulama yöntemi uygulanmış ve ortalama %99,58 doğruluk başarımı elde edilmiştir. Bu tez çalışmasından elde edilen sonuçlar derin öğrenme tabanlı yöntemler kullanılarak beyin tümörlerinin başarılı bir şekilde sınıflandırılabileceğini göstermiştir.

Abstract:
According to the World Health Organization (WHO) reports, the number of deaths due to brain tumors is increasing day by day. Malignant brain tumors grow and spread very quickly. Therefore, early diagnosis of the disease is of vital importance. Magnetic Resonance Imaging (MRI) method is widely used in the diagnosis and diagnosis of brain tumors. The type of tumor is determined by examining MRI images by specialists. However, manual tumor classification by experts can take too much time and lead to wrong decisions. Therefore, studies to automatically classify brain tumors have become an important research topic. In this thesis, a method that automatically classifies tumor types from brain MRI images is proposed. In the pre-processing stage; Discrete Wavelet Transform (DWT) has been applied to brain MRI images for feature extraction, size reduction, and elimination of unwanted data such as noise. Obtained wavelet features are used as input of Inception V3 network, which is one of the pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) models. Experimental studies were performed on the dataset of 1621 glioma, 1645 meningioma, 1757 pituitary gland and 2000 normal brain MRI images. To measure the accuracy of the proposed model, the 5-fold cross-validation method was applied and an average accuracy of 99.58% was achieved. The results obtained from this thesis study showed that brain tumors can be successfully classified using deep learning-based methods.