Derin öğrenme teknikleriyle akciğer görüntüleri üzerinde kanser teşhisi
Diagnosis of cancer on lung images by deep learning techniques
Yazar: FURKAN BERK SEYREK
Danışman: DOÇ. DR. HALİL YİĞİT
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Akciğer kanseri, dünya çapında kansere bağlı ölümlerin önde gelen nedenlerinden biridir ve hastalığın erken teşhisi, hasta sonuçlarını iyileştirmek için çok önemlidir. Geleneksel yöntemler aracılığıyla kanserin teşhisi doktorlar için yorucu ve zaman alıcı bir süreçtir. Son yıllarda, derin öğrenme teknikleri, akciğer kanserinin teşhisi ve sınıflandırılması için büyük umut vaat etmektedir. Yapay sinir ağlarını temel alan bu yöntemler, kısa sürelerde yüksek doğruluk oranları göstermiştir ve büyük miktarda veriyi hızlı ve verimli bir şekilde analiz etme yeteneğine sahiptir. Bu çalışmada, mevcut derin öğrenme tekniklerini kullanarak bilgisayarlı tomografi taramalarında akciğer görüntüsünün kanserli veya kansersiz olarak sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir ve önerilen derin öğrenme modellerin performansları çeşitli parametreler altında değerlendirilmiştir. Akciğer kanserinin teşhisi sürecinde halka açık veri seti üzerinden görüntüler elde edilmiştir. Elde edilen görüntüler çeşitli ön işleme ve segmentasyon teknikleri kullanılarak derin öğrenme modellerinde kullanıma hazır hale getirmek üzere işlenmiştir. Hazırlanan görüntüler derin öğrenme modellerinde eğitime tabii tutulmuştur ve görüntülerin kanserli veya kansersiz olma durumuna göre sınıflandırılması sağlanmıştır. Önerilen derin öğrenme yaklaşımlarının performansları, doğruluk, duyarlılık, özgüllük, F1 skoru gibi parametreler üzerinde değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçların akciğer kanserinin teşhisi ve sınıflandırılması konusunda doktorlara yardımcı olabileceği kanısına varılmıştır ve geliştirilen sistem literatüre kazandırılmıştır.

Abstract:
Lung cancer is one of the leading causes of cancer-related death worldwide, and early detection of the disease is crucial to improving patient outcomes. Diagnosing cancer through traditional methods is a tiring and time-consuming process for doctors. In recent years, deep learning techniques show great promise for the diagnosis and classification of lung cancer. Based on artificial neural networks, these methods have shown high accuracy in short times and are capable of analyzing large amounts of data quickly and efficiently. In this study, classification of lung image as cancerous or non-cancerous in computed tomography scans was performed using existing deep learning techniques, and the performances of the proposed deep learning models were evaluated under various parameters. During the diagnosis of lung cancer, images were obtained from the public data set. The resulting images were processed using various preprocessing and segmentation techniques to make them ready for use in deep learning models. The prepared images were trained in deep learning models and the images were classified according to whether they were cancerous or non-cancerous. The performances of the proposed deep learning approaches were evaluated on parameters such as accuracy, sensitivity, specificity, and F1 score. It was concluded that the results obtained could help doctors in the diagnosis and classification of lung cancer, and the developed system was brought to the literature.