Kornea ülserini tespitinde genetik algoritma temelli öznitelik seçiminin transfer öğrenme üzerindeki etkisi
The effect of genetic algorithm-based feature selection on transfer learning to the detection of corneal ulcer
Yazar: TUĞBA İNNECİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BADEM
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilişim mühendisliği = Informatic engineering ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Korneal ülser = Corneal ulcer ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Kornea ülseri kalıcı hasar bırakan en önemli göz hastalıklarından biridir. Bu hastalığı tespit etmek için sınırlı sayıda hassas teknik mevcuttur. Son yıllarda, derin sinir ağları (DNN) çok sayıda sınıflandırma problemini önemli ölçüde çözmüştür. Bununla birlikte çok sayıda katman ve ağırlığa sahip bir DNN kullanarak makul sınıflandırma performansı elde etmek için çok sayıda örneğe ihtiyaç duyulmaktadır. Çok sayıda örnek içeren bir veri kümesi toplamak genellikle zor ve zaman alıcı bir süreç olduğundan, AlexNet, ResNet ve DenseNet gibi büyük ölçekli önceden eğitilmiş DNN'ler, transfer öğrenme tekniklerinden yararlanılarak az sayıda örnek içeren bir veri kümesini sınıflandırmak için kullanılabilmektedir. Önceden eğitilmiş DNN'ler genel olarak başarılı sonuçlar sunmasına rağmen bazı durumlarda çok sayıda parametre, ağırlık ve katmanda bağlı olarak sürekli tekrar eden gereksiz özniteliklerin ortaya çıkması nedeniyle sınıflandırma performansları düşük kalabilmektedir. Önerilen teknik, genetik algoritma kullanarak katmanlardaki görüntüleri sistematik bir şekilde seçerek bu gereksiz öznitelikleri ortadan kaldırmaktadır. Önerilen yöntem ResNet üzerinde kornea ülserlerini sınıflandıran küçük ölçekli bir veri kümesi ile test edilmiştir. Sonuçlara göre, önerilen yöntem geleneksel yaklaşımlara kıyasla sınıflandırma performansını önemli ölçüde artırmıştır.

Abstract:
Corneal ulcer is one of the most important eye diseases with permanent damage. There exist limited soft technique available for detecting this disease. In recent years, deep neural networks (DNN) have significantly solved numerous classification problems. However, many samples are needed to obtain reasonable classification performance using a DNN with a huge amount of layers and weights. Since collecting a data set with a large number of samples is usually a difficult and time-consuming process, very large-scale pre-trained DNNs such as AlexNet, ResNet and DenseNet, can be adapted to classify a dataset with a small number of samples thanks to the utility of transfer learning techniques. Although such pre-trained DNNs produce successful results in some cases, their classification performances can be low due to many parameters, weights and the emergence of redundancy features that repeat themselves in the many layers in some other cases. The proposed technique removes these unnecessary features by systematically selecting images in the layers using a genetic algorithm. The proposed method has been tested to classify corneal ulcers on ResNet with a small-scale dataset. According to the results, the proposed method significantly increased the classification performance compared to the conventional approaches.