Derin öğrenme tabanlı kolon kanseri teşhisi
Deep learning-based colon cancer diagnosis
Yazar: ABDURRAHMAN SEFER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN MÜJDAT TİRYAKİ
Siirt Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Tıbbi bilişim uygulamaları = Medical informatics applications

Özet:
Kolon kanseri kalın bağırsakta oluşan bir kanser türüdür. 2020 yılında dünya genelinde 2 milyona yakın kolon 
kanseri vakası tespit edilmiştir. Türkiye'de kolon kanseri görülme sıklığı erkeklerde dördüncü ve kadınlarda ise ikinci
sıradadır. Son on yılda derin öğrenme alanında önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Derin öğrenme ile görüntü 
sınıflandırma problemlerinde insan performansını geçebilen yöntemler geliştirilmiştir. 2021 yılında önerilen derin 
öğrenme tabanlı görü dönüştürücü (GD) modeli ile evrişimli sinir ağı (ESA) tabanlı modellerin görüntü sınıflandırma 
performansı geçilmiştir. Tıbbi görüntülerin otomatik tasnifi, analizi ve yorumlanmasında günümüze kadar derin 
öğrenme tabanlı birçok farklı yöntem geliştirilmiştir. Derin öğrenmenin tıbbi görüntüleme yöntemlerinde başarı ile 
kullanılması kolon kanserinde de derin öğrenme araştırmalarını gündeme taşımıştır. Bu çalışmada, GD ile ESA tabanlı 
öğrenme aktarımı modellerinin otomatik kolon teşhisi performansı araştırılmıştır. GD modeli eğitiminde farklı yama 
boyutlarının performansa etkileri ortaya konmuştur. Model eğitim ve test aşamasında 5000 histopatoloji görüntüsü 
içeren Kather-5k adlı veri seti kullanılmıştır. GD ve ESA tabanlı öğrenme aktarımı yöntemleri performans 
karşılaştırması sonucunda, en yüksek doğruluk ESA tabanlı yöntemlerden EfficientNetB4 modeli ile %94,93 olarak 
elde edilmiştir. Kolon kanseri teşhisinde ESA tabanlı öğrenme aktarımı yöntemi kullanılması patoloji uzmanı
doktorların çalışma yükünü hafifletebilir ve kolon kanseri teşhisi performansını artırabilir

Abstract:
Colon cancer is a type of cancer that occurs in colon. In 2020, nearly 2 million cases of colon cancer were diagnosed 
worldwide. In Turkey, the incidence of colon cancer is fourth in men and second in women. In the last decade, 
significant advances have been achieved in the field of deep learning. Human image classification performance has 
been surpassed via deep learning methods. The image classification performances of convolutional neural network 
(CNN)-based models have been surpassed by the vision transformer (ViT) model proposed in 2021. Numerous deep 
learning-based methods have been developed to date for automatic classification, analysis and interpretation of 
medical images. The successful use of deep learning in medical imaging methods has brought deep learning research 
in colon cancer to the agenda. In this study, the automatic colon diagnosis performance of ViT and CNN-based transfer 
learning models were investigated. The effects of different patch sizes on the performance of ViT models have been 
demonstrated. During the model training and testing, the Kather-5k dataset containing 5000 histopathology images 
was used. As a result of the performance comparison between ViT and CNN-based transfer learning methods, the 
highest accuracy was obtained as 94,93% by the EfficientNetB4 transfer learning model. Using the CNN-based 
transfer learning method, the workload of pathologist doctors may be reduced and the performance of colon cancer 
diagnosis may be improved.