Değiştirilmiş U-Net modeli ile biyomedikal görüntü segmentasyonu
Biomedical image segmentation with modified U-Net
Yazar: UMUT TATLİ
Danışman: DOÇ. DR. CAFER BUDAK
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Görüntü segmentasyonu, görüntü işleme ve bilgisayarlı görmede önemli bir alandır. Görüntü
segmentasyonu alanında derin öğrenme yöntemlerinin kullanılması ise özellikle
Biyomedikal ve tıbbi alanlardaki uzmanlara yardımcı olacak yöntemlerin geliştirilmesinde,
var olan yöntemlerdeki zamandan ve maliyetten tasarruf sağlama konusunda hayati bir rol
oynar. Derin öğrenmeyi kullanan görüntü segmentasyonu modelleri arasında yer alan önemli
yöntemlerden biri U-Net modelidir. U-Net modeli birçok çalışmaya ilham kaynağı olmuş ve
evrişimsel sinir ağlarının gelişmesinde faydalı bir model olmuştur. Zaman içerisinde U-Net
modelinde farklılıklar oluşturularak U-Net modelinden daha başarılı yöntemler
geliştirilmiştir. Bu çalışmada 11 evrişimli katman kullanan ve segmentasyon performansını
artırmak için bazı değişiklikler getiren yeni bir U-Net varyantı olan U-Net11'i öneriyoruz.
Klasik U-Net modeli geliştirilmiş ve üç farklı veri kümesi üzerinde test edilerek klasik U-Net
modelinden daha iyi performans göstermiştir. Önerilen yöntem: Hücre dokularından elde
edilen meme kanserli hücre segmentasyonu, bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde
edilen akciğer segmentasyonu ve Data Science Bowl 2018 yarışmasından elde edilen hücre
çekirdeği segmentasyonu veri kümeleri için değerlendirilmiştir. Bu veri kümeleri, değişen
görüntü miktarları ve segmentasyon görevlerindeki değişen zorluk seviyeleri nedeniyle önem
içermektedir. Katman farkını gözlemleyebilmek için Klasik U-Net'e katman ekleme-çıkarma
işlemi yapılarak U-Net-7, U-Net-13 modelleri geliştirilmiş ve önerilen model ile olan farkı
kıyaslanmıştır. Değiştirilmiş U-Net modeli: Hücre dokularından elde edilen meme kanserli
hücre segmentasyonu veri kümesinde %69,09, bilgisayarlı tomografi görüntülerinden elde
edilen akciğer segmentasyonu veri kümesinde %95,02 ve doku görüntüsünden hücre
çekirdeği segmentasyonu veri kümesinde %81,10 DSC puanları elde ederek klasik U-Net
modelinden sırasıyla %5, %2 ve %4 oranında daha yüksek bir başarı göstermiştir. Başarı
oranlarındaki bu fark özellikle biyomedikal mühendisliği ve tıp alanlarındaki kritik
segmentasyon veri kümeleri için büyük öneme sahiptir ve model geliştirilerek daha başarılı
sonuçlar elde ederek bu alanlarda büyük tasarruflar sağlayabilir.
Anahtar Kelimeler: Biyomedikal görüntü segmentasyonu, derin öğrenme, U-Net

Abstract:
Image segmentation has a very significant place in image processing and machine vision.
Exclusively, it plays a vital role to improvement of models to help specialist in biomedical
and medical areas, saving time and cost in existing methods. Among the most significant
image segmentation models utilize deep learning at U-Net model. U-Net model has
motivated numerous studies and has been a useful model in development of convolutional
neural networks. Scope of the report, we suggest a new version of U-Net, U-Net 11, which
utilizes 11 convolutional layers and assert a few modifies to ameliorate to segmentation
accuracy. The standard U-Net method was ameliorated and checked on three types of
datasets and outperformed the standard U-Net model. U-Net 11 model: Breast tumor cell
segmentation from cell tissues, lung tumor segmentation from CT scan figures and cell
nucleus segmentation at the Data Science Bowl 2018 rivalry. Abovementioned datasets are
significant owing to their alteration quantity of images and changing levels of challenges in
segmentation tasks. On the purpose of observe the layer variation, U-Net 13 and U-Net 7
models are generated by adding and removing layers to standard U-Net and compared with
the suggested method. A modified U-Net model: 69.09%, 95.02%, and 81.10% DSC
accuracy on the breast cancer cell segmentation dataset derived from cell tissues, lung
segmentation dataset obtained from computed tomography images, and cell nucleus
segmentation dataset obtained from tissue images, which are respectively 5%, 2%, and 4%
higher besides standard U-Net model. This variation in accuracy rates is especially important
for critical segmentation datasets in biomedical engineering and medicine, and model can be
improved to achieve more successful results, leading to significant savings in these fields.
Keywords: U-Net, image segmentation, deep learning, biomedical image