Pediatrik akciğer röntgen görüntülerinden evrişimsel sinir ağı ile pnömoni tespiti
Detection of pneumonia from pediatric lung x-ray images with convolutional neural network
Yazar: YASİN DEMİR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN BİNGÖL
Gümüşhane Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyoteknoloji = Biotechnology

Özet:
Bu çalışmada çocuklarda ciddi tehdit oluşturan ve ölümlere neden olabilen pnömoni hastalığının tespiti üzerinde çalışılmıştır. Bu hastalığının tespitinde akciğer röntgen görüntüleri önemli bir rol oynamaktadır. Çünkü bu görüntüleri elde etmek için kullanılan cihazlar diğer görüntüleme cihazlarına göre daha yaygındır ve daha düşük radyasyon yaymaktadırlar. Akciğer röntgen görüntülerinin yorumu radyologlar tarafından yapılmaktadır. Ancak kullanılan bazı görüntülerin belirsiz olması, hastalık belirtilerinin birbirlerine benzemesi ve yoğun iş temposu gibi olumsuz koşullar uzmanların röntgenleri yorumlamasını zorlaştırabilmektedir. Bu çalışmada akciğer röntgen görüntülerini sağlıklı ve pnömonili olarak sınıflandırabilecek ve uzmanlara yardımcı olabilecek evrişimsel sinir ağı modelleri geliştirilmiştir. 
Evrişimsel sinir ağı modellenirken iki farklı yaklaşım kullanılmıştır. Birincisi, özgün olarak en baştan tüm katmanların belirlenerek ağın modellenmesi, ikincisi ise transfer öğrenme yöntemiyle bir ağ modellenmesi şeklindedir. Evrişimsel sinir ağları genellikle ilgili veri seti boyutu arttıkça daha iyi sonuç vermektedirler.  Bu çalışmada da 5 yaş altı çocuklara ait önden çekilmiş 5840 görüntüden oluşan hazır bir veriseti kullanılmıştır. Bu veriseti önerilen yöntem için kısmen küçük bir veriseti olması ağın eğitiminde modelin ezberlemesine neden olmuştur. Ezber sonucunda eğitim ve test doğruluğu arasındaki farkın açıldığı gözlemlenmiştir. Bu farkı azaltmak amacıyla veri artırma ve regülasyon yöntemleri kullanılmış, önemli ölçüde ağın eğitimini iyileştirmiştir. 
Özgün olarak tasarlanan ilk modelde %93.43 doğruluk oranına ulaşılırken, transfer öğrenme yaklaşımı ile geliştirilen modelde %97.12 doğruluk oranı elde edilmiştir. Çalışma sonucunda ulaşılan yüksek başarı oranları, burada önerilen yaklaşımların akciğer röntgen görüntülerinin yorumlanmasında uzmanlara yardımcı olabileceğini göstermektedir. Ayrıca önerilen model salgın dönemlerinde (bir pnömoni türü olan COVID-19 gibi) hızlı ve doğru teşhislerin konulmasına da yardımcı olabilir.

Abstract:
In this study, it has been researched on the detection of pneumonia disease, that seriously threats children and might cause deaths. Lung x-ray displays have an important role in detection of this disease. Because those devices which are used to gain this diaplays are more common than any other display devices and spreads lower radiation. The analysis of lung x-ray displays are made by radiologists. However, some adverse conditions such as vague image, similarity of sympthoms with other diseases and intense work schedule may make it difficult to analyze x-ray displays. In this study, it has been developed Convolutional neural network models which can classify lung x-ray displays correctly (with pneumonia) and help the experts.
Two different approach has been used while modelling convolutional neural network. The first is modelling the network via determining all layers at the beginning originally, and the second is modelling the network using transfer learning methodology. 
Convolutional neural networks generally result better when the related data set size is bigger.  In this study, a ready dataset composed of previously displayed 5840 x-ray images of children under age 5. Although this dataset is relatively small for the suggested method, It caused the memorization of the model in the training of the network. After memorization, it has been observed that correlation difference between the training and test accuracy grows. In order to reduce this differance, data increase and regulation methods were used and the training of the network is significantly better.
In the first model that was originally designed, %93.43 accuracy rate was gained; on the other hand %97.12 accuracy rate was gained in transfer learning model. High success rate reached in the results of the study shows that suggested methods can help experts to analyze lung x-ray displays. Besides, suggested methodology may help quick and accurate diagnosis in epidemic periods (such as COVID-19/a kind of pneumonia).