Bilgisayarlı tomografi görüntüleri üzerinde Covid-19 enfeksiyonu için evrişimli sinir ağı mimarileri ve ilgi blokları ile bölütleme
Segmentation with convolutional neural networks and attention blocks in computed tomography images for Covid-19 infection
Yazar: ALPER EKMEKCİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYDA NUR ÖZTÜRK
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde gelişen yapay zeka teknolojileri ile birlikte medikal alanda yaygınlıkla
kullanılan bilgisayarlı tomografi (BT), manyetik rezonans (MR) ve ultrason (US)
cihazlarıyla edinilen görüntüler üzerinde hastalık tespiti, teşhisi ve takibi yapmak
mümkün hale gelmiştir. Bu tezde Covid-19 virüsüne yakalanmış olan hastalar için
çekilmiş akciğer BT görüntülerine yansıyan enfeksiyonların çeşitli görünümleri ve
sınıflandırılmaları incelenmiştir. Aynı zamanda medikal görüntü bölütleme alanında
yaygınlıkla kullanılan evrişimli sinir ağı mimarileri ile ilgi bloklarının bu mimarilere olan
katkısı araştırılmıştır. Halka açık bir veri setindeki örnek akciğer BT görüntülerinde
akciğer bölütlemesi ve enfeksiyon teşhisi yapabilmek için U-Net ve ilgi U-Net mimarileri
ile deneysel çalışmalar yapılmıştır. 870 BT görüntüsü ile model eğitimi gerçekleştirilmiş,
186 BT görüntüsü ile model geçerlenmiş ve 186 BT görüntüsü üzerinde de test edilmiştir.
En başarılı U-Net ve ilgi U-Net modellerinin ortalamada sırasıyla %76 ve %77 Dice
ölçütü değeriyle enfeksiyon bölütlemesini gerçekleştirdiği ve her iki modelin de %85
Dice ölçütü değeriyle akciğer bölütlemesini başardığı gözlemlenmiştir. Sonuçta ilgi UNet modelinin enfeksiyon bölütlemesi probleminde sadece U-Net modelinin
kullanımından daha etkin olduğu ve dolayısıyla akciğerde hastalık teşhis sistemleri için
daha uygun bir altyapı oluşturacağı anlaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler: evrişimli sinir mimarileri, ilgi blokları, BT görüntüleri, enfeksiyon
bölütleme, akciğer bölütleme, Covid-19 sınıflandırma

Abstract:
Today, with the developing artificial intelligence technologies, it has become possible to
detect, diagnose and follow up diseases on images obtained with computerized
tomography (CT), magnetic resonance (MR) and ultrasound (US) devices, which are
widely used in the medical field. In this thesis, various appearances and classifications of
infections reflected in lung CT images taken for patients infected with the Covid-19 virus
were examined. At the same time, the contribution of convolutional neural network
architectures and interest blocks, which are widely used in the field of medical image
segmentation, to these architectures was investigated. Experimental studies have been
carried out with U-Net and relevant U-Net architectures to perform lung segmentation
and infection diagnosis on sample lung CT images in a publicly available data set. Model
training was carried out with 870 CT images, the model was validated with 186 CT
images and tested on 186 CT images. It was observed that the most successful U-Net and
relevant U-Net models achieved infection segmentation with 76% and 77% Dice criterion
value on average, respectively, and both models achieved lung segmentation with 85%
Dice criterion value. As a result, it has been understood that the U-Net model is more
effective than the use of only the U-Net model in the infection segmentation problem and
therefore will constitute a more suitable infrastructure for lung disease diagnosis systems.
Keywords: convolutional neural architectures, attention blocks, CT images, infection
segmentation, lung segmentation, Covid-19 classification