Röntgen görüntülerinden akciğer hastalıklarının tahmini
Prediction of lung diseases from x-ray images
Yazar: İDRİS DEMİR
Danışman: PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Derin öğrenme = Deep learning ; Doğruluk = Accuracy ; Transfer öğrenimi = Transfer learning ; Tüberküloz = Tuberculosis

Özet:
Günümüzde yapay zekanın gelişmesi ile çeşitli problemlerin tespiti ve çözümü hem kolaylaşmış hem de hızlanmıştır. Evrişimsel sinir ağları (ESA) görüntü verilerini sınıflandırma görevinde önemli başarılar göstermiştir. Bu yüzden görüntü verilerini kullanarak görüntüleri sınıflandırma üzerine çalışmalar, araştırmacıların odak noktası haline gelmiştir. Özellikle biyomedikal görüntülerden oluşan veri setlerinin artması sayesinde çeşitli hastalıkların teşhisi üzerine yapılan araştırmalar da artmaktadır. Bu sayede hastalık teşhisi daha kolay hale gelmektedir. Röntgen görüntüleri üzerine yapılan çalışmalar sayesinde tüberküloz (TB), astım, ve bronşit gibi göğüs hastalıklarının teşhisi hem hızlanmakta hem de kolaylaşmaktadır.

TB, hapşırık ve öksürük gibi yollar ile yayılabilen bulaşıcı bir akciğer hastalığıdır. TB'yi teşhis etmek için doktorlar tarafından çeşitli kontrollerin yanında kan ve deri testleri de yapılmaktadır. Bu testlerin sonuçları ise ancak haftalar sonra belli olmaktadır. Dünyanın en ölümcül hastalıklarından biri olan TB'nin erken teşhisi bu ölümcül hastalığın tedavisi için çok önemlidir. Hem TB'nin erken teşhisi hem de TB tanısında hastane veya tıp merkezlerindeki doktorların ve teknisyenlerin katılımını azaltmak için otomatik bir sistem kullanılabilir. Böylece TB'nin teşhisinde daha doğru, tarafsız ve tutarlı analizler sağlanır.

Bu çalışmada TB akciğer röntgeni veri tabanı kullanılarak önceden eğitilmiş VGG16, VGG16'dan daha büyük bir model olan VGG19 ve ResNet101 de dahil olmak üzere sekiz farklı modeller ile normal ve hasta olarak iki sınıflı bir sınıflandırma yapılmıştır. Eğitim aşamasında k katlama tekniği kullanıldı. Test görüntülerini kullanarak VGG16, VGG19, ResNet101 yöntemleri ile sırasıyla %99.3, %99.7 ve %99.6 doğruluk değerleri elde edilmiştir. Doğruluk değerlerine ek olarak, çalışmanın tutarlılığını analiz etmek için kesinlik, duyarlılık ve F-skoru gibi sınıflandırma performans kriterleri de ölçülmüştür.

Abstract:
Today, with the development of artificial intelligence, the detection and solution of various problems has become both easier and faster. Convolutional neural networks (CNN) have shown considerable success in the task of classifying image data. Therefore, studies on classifying images using image data have become the focus of researchers. Thanks to the increase in data sets consisting of biomedical images, researches on the diagnosis of various diseases are also increasing. This makes it easier to diagnose the disease. Thanks to the studies on x-ray images, the diagnosis of chest diseases such as tuberculosis (TB), asthma, and bronchitis is both faster and easier.

TB is a contagious lung disease that can be spread by sneezing and coughing. In order to diagnose TB, blood and skin tests are also performed by doctors as well as various controls. The results of these tests are only known after weeks. Early diagnosis of TB, one of the deadliest diseases in the world, is very important for the treatment of this deadly disease. An automated system can be used both early diagnosis of TB and to reduce the involvement of doctors and technicians in hospitals or medical centers for diagnosis of TB. Thus, more accurate, unbiased and consistent analyzes are provided in the diagnosis of TB.

In this study, a two-class classification as normal and patient was made with eight different models, including the previously trained VGG16, VGG19 and ResNet101 models, a larger model than VGG16, using the TB lung x-ray database. The k-fold technique was used in the training phase. Using the test images, accuracy values of 99.3%, 99.7% and 99.6% were obtained with VGG16, VGG19, ResNet101 methods, respectively. In addition to the accuracy values, classification performance criteria such as precision, sensitivity and F-score were also measured to analyze the consistency of the study.