Tomografi görüntülerinden akciğer hastalıklarının tespiti amaçlı bir derin öğrenme modelinin geliştirilmesi
Development of deep learning model for detection of lung diseases from tomography images
Yazar: GÖKHAN KARABAĞ
Danışman: PROF. DR. ŞÜKRÜ ÖZEN
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Sağlık Bilgi Sistemleri ülkemizde son yıllarda önemli gelişmeler göstermiştir. Bu göstergeler tıp bilişiminde Hastane Bilgi Yönetim Sistemleri (HBYS), Görüntü Arşivleme ve İletim Sistemi (PACS) ile ivme kazanmıştır. Bir hastanın hastane girişinde taburcu olana kadar tüm süreçleri dijital olarak takip edilmekte olup verilerin önemi yapay zeka çalışmalarında dikkat çekmektedir. Tıbbi görüntüleme yöntemleri üzerinden yapılan radyolojik çıkarımlar teşhis koymada önemli bir basamaktır. Tıbbi görüntüleri iletmek ve arşivleme için ulusal ve uluslararası alanda Görüntü Arşivleme ve İletim Sistemi (PACS) sistemi kullanılmaktadır. 
Yapılan çalışmada Türkiye'de bulunan bir hastanede Görüntü Arşivleme ve İletim Sisteminde (PACS) yer alan akciğer tomografi görüntü verileri kullanılmıştır. Akciğer üzerinde birden fazla görülen hastalıkların erken teşhisi COVID-19 pandemisi ile büyük öneme sahiptir. Çalışmada akciğer hastalıklarından pnömoni teşhisi için derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışmada pnömoni teşhisinde hasta akciğerler üzerinde görülen bal peteği hücresi ve buzlu cam alanları temel alınmıştır.
Görüntü sınıflandırma işleminde evrişimsel sinir ağları kullanılarak özgün bir derin öğrenme modeli kurulmuştur. Evrişimli sinir ağları mimarileri ile aynı veriler üzerinden modeller kurularak oluşturulan derin öğrenme modeli ile karşılaştırılmıştır. Literatürde akciğer x-ray görüntüleri ile akciğer tomografi görüntüleri üzerine yapılan çalışmalar incelenmiştir. Pnömoni ve sağlıklı akciğer tomografi görüntüleri eğitim, test ve validasyon olmak üzere üç sınıfa bölünmüştür. Eğitilen model eğitim verileri üzerinde %98.16, validasyon verileri üzerinde %97.57 ve modelin hiç görmediği test verileri üzerinde %95.19 başarı oranı yakalamıştır.

Abstract:
In recent years, Health Information Systems have shown significant developments in our country. These indicators have gained momentum in medical informatics with Hospital Information Management Systems (HIS) and Picture Archiving and Communication System (PACS). From a patient's admission to the hospital until their discharge, all processes are digitally tracked, emphasizing the importance of data in artificial intelligence studies. Radiological deductions made through medical imaging methods play an essential role in diagnosis. The Picture Archiving and Communication System (PACS) is used nationally and internationally for transmitting and archiving medical images.
In this study conducted at a hospital in Turkey, lung tomography image data from the Picture Archiving and Communication System (PACS) were used. Early diagnosis of multiple diseases observed on lungs has become critical during the COVID-19 pandemic. In this study, segmentation and classification work using deep learning methods were carried out for diagnosing pneumonia among lung diseases. In the study, honeycomb cells seen on diseased lungs' surfaces and ground-glass areas formed the basis for diagnosing pneumonia.
In this study, an original deep learning model was developed using Convolutional Neural Networks for image classification tasks. The deep learning model created was compared with models built using architectures of convolutional neural networks on the same dataset. A review of existing literature on studies conducted with lung x-ray images and lung tomography images was conducted. Pneumonia and healthy lung tomography images were divided into three classes: training, testing, and validation. The trained model achieved an accuracy of 98.16% on the training data, 97.57% on the validation data, and 95.19% on previously unseen test data.