COVID-19 tanılı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde akciğer ve pnömoni bölgelerinin farklı senaryolarda semantik segmentasyonu
Semantic segmentation of lung and pneumonia regions in different scenarios on COVID-19 diagnosed computer tomographic images
Yazar: HÜSEYİN EMRE ALEMDAROĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ÜSAME ÖZİÇ
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Biyomedikal mühendisliği = Biomedical engineering ; Biyomedikal uygulamalar = Biomedical applications ; COVID 19 = COVID 19 ; Derin öğrenme = Deep learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Çin'in Vuhan kentinde ortaya çıkan COVID-19 hastalığı tüm dünyaya hızlı bir şekilde yayılarak, ülkeleri sosyolojik ve ekonomik olarak ciddi anlamda etkilemiştir. Hastalık tat ve koku duyusunun kaybedilmesi, kuru öksürük ve akciğerlerde pnömoni ile kendini göstermektedir.  Hastalığın teşhisi burundan alınan sürüntünün PCR testine verilmesi ve bilgisayarlı tomografi görüntülerinin incelenmesi ile gerçekleştirilmektedir. Ancak PCR testlerinin yanlış negatif değerlerinin çok fazla olması teşhis sürecini yanlış yönlendirebilmektedir. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde buzlanma şeklinde pnömonin görülmesi teşhis sürecini hızlandırmaktadır. Bu tez çalışmasında, ZENODO veri seti kullanılarak COVID-19 bilgisayarlı tomografi görüntülerinde farklı senaryolarda semantik segmentasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Veri setinde bulunan maske görüntülerinde ön işlemeler gerçekleştirilerek sekiz farklı senaryo için akciğer ve pnömoni bölgelerinin maskeleri türetilmiştir. DeepLabV3+ semantik segmentasyon modeline ResNet-18, ResNet-50, MobileNet-v2, Xception, Inception-ResNet-v2 entegre edilerek sekiz farklı maske için kırk deneme yapılmıştır. Sonuçlar doğruluk, jaccard (IoU), küresel doğruluk, ortalama doğruluk, ortalama IoU, ağırlıklı IoU, ortalama BF(F1) puanı performans kriterleri ile değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda akciğer ve pnömoni bölgelerinin farklı kombinasyonlarda oluşan maskelerinin semantik segmentasyona etkisi tartışılmıştır. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde akciğer ve pnömoni bölgelerinin DeepLabV3+ ile semantik segmentasyonun etkili ve başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
The COVID-19 disease, which emerged in Wuhan, China, spread rapidly all over the world and seriously affected countries sociologically and economically. The disease manifests itself with loss of sense of taste and smell, dry cough and pneumonia in the lungs. The diagnosis of the disease is made by giving the swab taken from the nose to the PCR test and examining the computed tomography images. However, too many false negative values of PCR tests can mislead the diagnostic process. Observation of pneumonia in the form of icing on computed tomography images accelerates the diagnostic process. In this thesis, semantic segmentation was performed in different scenarios on COVID-19 computed tomography images using the ZENODO data set. Masks of the lung and pneumonia regions were derived for eight different scenarios by preprocessing the mask images in the dataset. Forty attempts were made for eight different masks by integrating ResNet-18, ResNet-50, MobileNet-v2, Xception, Inception-ResNet-v2 into the DeepLabV3+ semantic segmentation model. The results were evaluated with the performance criteria of accuracy, jaccard (IoU), global accuracy, average accuracy, average IoU, weighted IoU, average BF(F1) score. As a result of the study, the effect of masks formed in different combinations of lung and pneumonia regions on semantic segmentation is discussed. It has been observed that semantic segmentation of lung and pneumonia regions with DeepLabV3+ gives effective and successful results in computed tomography images.