Derin öğrenme tabanlı biyomedikal karar destek sistemlerinin oluşturulması
Establishment of biomedical decision support systems through deep learning techniques
Yazar: HARUN ÇİĞ
Danışman: PROF. DR. MEHMET TAHİR GÜLLÜOĞLU
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Biyoaktif sinyaller = Bioactive signals ; Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted ; Teşhis-bilgisayar-destekli = Diagnosis-computer-assisted ; Tomografi-x ışınlı-bilgisayarlı = Tomography-x ray-computed ; İnsan bilgisayar etkileşimi dersi = Human-computer interaction course

Özet:
Bu tez, derin öğrenme ve gelişmiş görüntü işleme tekniklerinin biyomedikal sinyal ve görüntü
analizindeki etkin uygulamalarını farklı çalışmalar üzerinde detaylı bir şekilde incelemektedir. Tezin
biyolojik sinyaller ile ilgili bölümünde EOG, EEG ve EKG gibi biyomedikal sinyaller incelenmiştir.
EOG ve EEG sinyal verilerinin bilgisayar ortamına kaydedilmesi için iki farklı cihaz kullanılmıştır. Bu
iki cihazdan biri 14 kanallı EMOTIV EPOC+ diğeri ise OPENBCI Ganglion biyosensing sinyal kayıt
kartıdır. İlk çalışma, müzik dinlerken duygusal durumun belirlenmesi için EEG sinyallerinin
kullanılması konusuna odaklanmaktadır. İlgili çalışmada, AlexNet ve VGG16 gibi önceden eğitilmiş
derin öğrenme modelleri kullanılmış ve bu modellerin, insan duygusal durumlarının tanınması
problemini çözmedeki potansiyelini gözler önüne sermiştir. En iyi sınıflandırma sonucu %73.28
doğrulukla VGG16 kullanılarak ve Beta frekans bandı spektrogramları üzerinde elde edilmiştir. Bu
bulgular, müzik verisi ile hazırlanan EEG veri setlerinin ve mevcut veri setlerinin, insan duygusal
durumlarının tanınması probleminde farklı derin ağ modelleri ile kullanılmasını teşvik etmektedir.
İkinci çalışma, COVID-19 hastalığının erken tespitine yöneliktir. Gelişmiş bir görüntü iyileştirme
teknolojisi olan ÇAGKAA-KSAHE ile X-ışını görüntülerinin kontrastı artırılmış ve bu geliştirilmiş
veri, Konvolüsyonel sinir ağları ile sınıflandırılmıştır. Çalışma sonuçları, sunulan yöntemin COVID19, normal ve pnömoni durumlarını sınıflandırmada yüksek doğruluk oranlarına sahip olduğunu
göstermektedir. Bu tez, EEG sinyalleri üzerinden duygu tanıma ve X-ışını görüntü analizi yoluyla
COVID-19 tespiti gibi çeşitli uygulama alanlarında derin öğrenme ve görüntü işleme tekniklerinin
kullanımının önemli değeri ve uygulanabilirliği hakkında dikkat çekici bilgiler sunmaktadır.

Abstract:
This thesis provides a comprehensive examination of the effective applications of deep learning models
and advanced image processing techniques in biomedical signal and image analysis through two
distinctive studies. The section dedicated to biological signals in the thesis focused on the examination
of biomedical signals such as EOG, EEG, and EKG. To record the EOG and EEG signal data in a
computerized environment, two distinct devices were employed. One of these devices is the 14-channel
EMOTIV EPOC+, while the other is the OPENBCI Ganglion biosensing signal recording board. The
first study focuses on determining the emotional state while listening to music using
electroencephalography (EEG) signals. Here, pre-trained deep learning models such as AlexNet and
VGG16 are deployed, revealing their potential in solving the problem of recognizing human emotional
states. The highest classification result is achieved at a 73.28% accuracy using VGG16 and Beta
frequency band spectrograms. These findings advocate the usage of EEG datasets prepared with music
data and existing datasets with different deep network models in the problem of human emotional state
recognition. The second study is geared towards the early detection of the COVID-19 disease. The
contrast of X-ray images is enhanced with an advanced image enhancement technology, MOCSCLAHE, and this enhanced data is classified with convolutional neural networks. The study results
show high accuracy rates of the method in classifying COVID-19, normal, and pneumonia cases. This
thesis presents compelling insights into the significant value and applicability of using deep learning
models and image processing techniques in various application areas such as emotion recognition over
EEG signals and COVID-19 detection through X-ray image analysis.