Veri çoğaltma ve derin öğrenme teknikleriyle medikal görüntülerden otomatik hastalık tespiti
Automatic disease detection from medical images with data augmentation and deep learning techniques
Yazar: TESLİME BAYIK
Danışman: PROF. DR. KEMAL POLAT
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
2019 yılında, Covid-19 hastalığının tüm dünyaya yayılması, yaşamı negatif
olarak etkiledi. Covid-19 hastalığı, zatürre hastalığının bir çeşididir. Zatürre
hastalarının, derin öğrenme yöntemiyle erken teşhisi, bu tez çalışmanın ana
konusudur. Erken teşhis için bireylerin göğüs röntgen görüntüleri (X-Ray
görüntüleri), bu tez çalışmada veri kümesi olarak kullanılmıştır. Kaggle veri sitesi
üzerindeki, CoronaHack-Chest-Xray, bu tezde veri kümesi olarak kullanılmıştır.
Veri kümesindeki görüntülerin; zatürre ve normal olarak, iki farklı sınıfta etiketli
olduğu görülmüştür.
VGG-16, VGG-19, MobileNet, InceptionV3, Xception; derin öğrenme
modelleri bu çalışmada, ayrı ayrı kullanılmıştır. Her bir model 4 farklı metot ile
çalıştırılmıştır. Metotlar; 1- Veri artırımı yok ve çapraz doğrulama yok, 2- Veri
artırımı yok, çapraz doğrulama var, 3-Veri artırımı var, çapraz doğrulama yok, 4-
Veri artırımı var, çapraz doğrulama var. Tüm model ve metodu eşleşme
kombinasyonları çalıştırıldığında, CoronaHack-Chest-Xray veri kümesi üzerinde,
MobileNet modeli, veri artırımı yok-çapraz doğrulama yok metodu ile, eğitim
kümesi %80 – test kümesi %20 olarak, en iyi başarı metrik sonuçları vermiştir. En
iyi sonuca sahip modelin; görüntüleri, zatürre ve normal olarak 2 sınıfa ayırmasının,
başarı metrikleri özetle şunlardır: Doğruluk metriği %99, kesinlik metriği %98,
hatırlama metriği %98. Diğer başarı metrik sonuçları, karmaşıklık matrisi ve diğer
model-metot kombinasyonlarının çalıştırılma başarı metrikleri bu tezde elde
edilmiştir.
ANAHTAR KELİMELER: Derin Öğrenme, Veri Çoğaltma, Medikal
Görüntüleme, Covid-19, Zatürre

Abstract:
In 2019, the spread of the Covid-19 disease worldwide negatively affected life.
Covid-19 disease is a type of pneumonia disease. Early diagnosis of pneumonia
patients with deep learning method is the main subject of this thesis study. Chest
X-rays (X-Ray images) of individuals for early diagnosis were used as dataset in
this thesis study. This study used coronaHack-Chest-Xray on the Kaggle data site
as a dataset. The images in the dataset; It is labeled into two different classes,
pneumonia and normal.
VGG-16, VGG-19, MobileNet, InceptionV3, and Xception; deep learning models
were used separately in this thesis. Each model was run with 4 different methods.
Methods; 1- No data augmentation and cross-validation, 2- No data augmentation,
cross-validation, 3-Data augmentation, no cross-validation, 4-Data augmentation,
cross-validation. When all model and method matching combinations were run, the
MobileNet model gave the best success metric results on the CoronaHack-ChestXray dataset, with the no data augmentation-no cross-validation method, training
set 80% – test set 20%. The model with the best result, The success metrics of
separating the images into 2 classes, pneumonia and normal, are summarized as
follows: the accuracy metric is 99%, the precision metric is 98%, and the recall
metric is 98%. Other success metric results, complexity matrix, and running success
metrics of other model-method combinations were obtained in this thesis.
KEYWORDS: Deep Learning, Data Augmentation, Medical Imaging, Covid-19,
Pneumonia