Medikal görüntülerin çoklu derin öğrenme tabanlı modeller ile sınıflandırılması
Classification of medical images with multiple deep learning based models
Yazar: AHMET HİDAYET KİRAZ
Danışman: PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Tıbbi görüntülerin doğru sınıflandırılmaları, klinik karar verme süreçlerinde hayati önem taşımaktadır. Bu tez çalışması kapsamında tıbbi görüntülerin sınıflandırılması için yeni yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bu yaklaşımlar kapsamında derin öğrenme ağları ve farklı makine öğrenmesi modelleri kullanılmıştır. Bu tez çalışması kapsamında birden fazla derin öğrenme ağından elde edilen öznitelik vektörleri birleştirilerek sınıflandırma doğruluğu artırılmış ve bir makine öğrenmesi modeli olan otomatik kodlayıcı (Autoencoder) ile vektör boyutları azaltılarak işlem maliyetleri düşürülmüştür. Oluşturulan nihai öznitelik vektörleri farklı makine öğrenmesi ağları ile sınıflandırılarak, yaklaşımın farklı makine öğrenmesi modelleri ile birlikte kullanılması durumundaki performansları değerlendirilmiştir. 
Önerilen yaklaşımın etkinliğinin ölçümlenmesi için üç farklı tıbbi görüntü veri seti kullanılarak değerlendirilmiştir. Önerilen yaklaşımların performans değerlendirmesi için doğruluk, duyarlılık ve özgüllük oranları dikkate alınmıştır. Yapılan çalışmalar farklı derin öğrenme ağlarından elde edilen öznitelik vektörlerinin birlikte kullanılması ile sınıflandırma doğruluğu performansının yükseldiğini göstermiştir. Bununla beraber birden fazla derin öğrenme ağı öznitelik vektörü kullanımından dolayı yükselen vektör boyutlarının otomatik kodlayıcı ile büyük oranda düşürüldüğünde performans değerlerinin düşmediği görülmektedir. Önerilen yaklaşım kapsamında LDA, SVM ve ANN gibi bazı makine öğrenmesi ağları vektör boyutları düşürülmesine karşın yüksek sınıflandırma performansı göstermiştir.   

Anahtar Kelimeler: Tıbbi Görüntü, Derin Öğrenme, Sınıflandırma, Makine Öğrenmesi

Abstract:
Accurate classification of medical images is crucial in clinical decision-making processes. In this thesis, novel approaches are developed for the classification of medical images, utilizing deep learning networks and various machine learning models. Feature vectors of multiple deep learning networks are concatenated to enhance classification accuracy. Processing costs are reduced by decreasing vector dimensions using an Autoencoder, a machine learning model. The final feature vectors are classified using different machine learning algorithms to evaluate the performance of the approach when used in conjunction with various machine learning models.
The effectiveness of the proposed approach is evaluated using three different medical image datasets, with accuracy, sensitivity and specificity rates serving as a metric for performance evaluation. The studies demonstrate that combining feature extraction from different deep learning networks improves classification accuracy. Despite the increased feature vector dimensions due to using feature vectors of multiple deep learning networks, performance values do not significantly decrease when these dimensions are substantially reduced with the autoencoder. Within the proposed approach, machine learning models such as LDA, SVM, and ANN exhibit high classification performance even after reducing feature vector dimensions.

Keywords: Medical Imaging, Deep Learning, Classification, Machine Learning