Biyomedikal görüntülerin sınıflandırılması için yeni bir evrişimli sinir ağı mimarisi
A novel convolutional neural network architecture for classification of biomedical images
Yazar: ÖZNUR ÖZALTIN
Danışman: PROF. DR. MURTAZA ÖZGÜR YENİAY ; DR. ORHAN ÇOŞKUN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Evrişimli sinir ağları (CNN) derin öğrenmenin özelleştirilmiş hali olup son dönemde yaygın olarak kullanılan yapay zekâ algoritmalarındandır. Biyomedikal görüntüler gibi karmaşık verileri kolayca ayırt edebilmektedir. Bu çalışmada 34 katmanlı yeni bir CNN mimarisi önerilmiştir. Önerilen bu mimari OzNet olarak isimlendirilmiştir. OzNet, çeşitli biyomedikal verilerin sınıflandırılması için uygulanmış ve oldukça yüksek performans göstermiştir. Bu çalışmada ilk olarak tek boyutlu elektrokardiyogram (ECG) sinyal veri seti kullanılmıştır. Bu veriler, sürekli dalgacık dönüşümü (CWT) ile iki boyutlu görüntülere dönüştürülmüş ve OzNet ile sınıflandırılmıştır. OzNet aynı zamanda AlexNet ve SqueezeNet ile karşılaştırılmış ve bu önceden eğitilmiş mimarilerden daha etkili bir şekilde sınıflandırmıştır. Bu çalışmada, OzNet mimarisinin etkinliğini artırmak için destek vektör makineleri (SVM) ile OzNet birleştirilmiştir. Sonuç olarak ECG veri setinin sınıflandırılmasında, Oznet-SVM mimarisi ile %99.21'lik doğruluk oranı elde edilmiştir. Bu çalışmada ikinci olarak koronavirüs (COVID-19) bilgisayarlı tomografi (CT) görüntüleri kullanılmıştır. Bu görüntüler, çeşitli ön işlem yöntemleri kullanılarak, OzNet ve önceden eğitilmiş mimariler ile sınıflandırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre ayrık dalgacık dönüşümü (DWT), mimarilerin sınıflandırma performansını artırmıştır. COVID-19 CT görüntülerinin sınıflandırılmasında, DWT-OzNet mimarisi %99.5'lik bir doğruluk oranı elde etmiştir. Bu çalışmada üçüncü olarak beyin kanama türlerini içeren CT görüntüleri kullanılmıştır. OzNet bu görüntüler üzerinde de yüksek sınıflandırma başarısı elde etmiştir. Fakat sonuçların daha başarılı olması ve çalışmanın güvenirliğini artırmak için komşuluk bileşenler analizi (NCA) ve makine öğrenme algoritmalarıyla birleştirilmiştir. Burada OzNet, otomatik özellik çıkarıcı olarak kullanılmıştır.  Tam bağlantılı katmandan her bir görüntü için 4096 özellikler elde edilmiştir. Bu özellikler, minimum kayıpla önemli ve bilgilendirici özelliklere sahip olacak şekilde NCA tarafından indirgenmiştir. Daha sonra bu önemli özellikler sınıflandırıcılar ile sınıflandırılmıştır.  Deneysel sonuçlara göre, yapay sinir ağları (ANN) ile elde edilen OzNet-NCA-ANN yapısı %100 doğruluk oranı ile en iyi sınıflandırıcı modeli olmuştur.

Abstract:
Convolutional neural networks (CNN) are a specialized version of deep learning and widely used among artificial intelligence algorithms recently. It can easily distinguish complex data such as biomedical images. In this study, a new CNN architecture which has 34 layers was proposed. This proposed architecture was named as OzNet. OzNet was applied for the classification of various biomedical data and obtained quite high performances. First, one-dimensional electrocardiogram (ECG) signal dataset was used in this study. The dataset was converted into two-dimensional images with continuous wavelet transform (CWT) and classified with OzNet. In addition, OzNet was compared to AlexNet and SqueezeNet and classification results displayed that OzNet was more effective than these architectures. In this study, it was combined with support vector machines (SVM) to increase the efficiency of performance. As a result, Oznet-SVM architecture obtained an accuracy of 99.21% for the classification of the ECG dataset. Next, coronavirus (COVID-19) computerized tomography (CT) images were used in this study. These images were classified with OzNet and pre-trained architectures using various preprocessing methods. According to the findings, discrete wavelet transforms (DWT) increased the classification performance of architectures. Eventually, DWT-OzNet architecture achieved an accuracy of 99.5% in the classification of COVID-19 CT images. Finally, CT images which were including brain hemorrhage types were applied in this study. OzNet also achieved high classification success on these images. However, it was combined with neighborhood component analysis (NCA) and machine learning algorithms to obtain more successful results and increase the reliability of the study. In this part, OzNet was employed as an automatic feature extractor and 4096 features were acquired from the fully connected layer for each image. These features were reduced by using NCA to get significant and informative features with minimal loss. Then, reduced features were classified with classifiers. According to the experimental results, OzNet-NCA-ANN structure obtained through artificial neural networks (ANN) was the best classifier model with 100% accuracy.