Alzheimer ve göğüs kanseri görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of alzheimer's and breast cancer images with deep learning methods
Yazar: YEŞİM TİRAKİ
Danışman: DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM BAKIR
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hastalığın erken tanı ve teşhisi ile hastaların ölüm riski azaltılır. Ancak manuel yapılan radyolojik muayenelerde çoğu zaman hastalık yanlış teşhis edilebilir. Bu sebeple hızlı ve doğru karar veren bilgisayar destekli yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu çalışmada günümüzde son yıllarda önemli bir yer tutan Alzheimer ve göğüs kanseri hastalıkları ele alınmıştır ve bu hastalıkların erken teşhisine yönelik bir çalışma geliştirilmiştir. Tez kapsamında alzheimer hastalığını tespit etmek için örnek veri seti üzerinde derin öğrenme modelleri uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında örnek veri seti analiz edilmiştir ve hangi özelliklerin alzheimer hastalığına etki edeceği belirlenmiştir. Sonraki aşamasında ise dört farklı derin öğrenme modeli ile alzheimer hastalığı evrelerine (çok hafif, hafif, orta, hastalık yok) göre tespit edilerek çok sınıflı bir model oluşturulmuştur. Göğüs kanseri türlerini (adeno kanser, büyük hücreli nöroendokrin kanser, kanser yok, skuamöz hücreli karsinom) sınıflandırmak için veriseti  çeşitli önişlemlerden geçirilerek normalize edilmiştir. Bir sonraki aşamada ise kanserli hücrenin evrelerine göre göğüs kanserinin otomatik olarak tespit edilmesi sağlanmıştır. Ayrıca aizhemer ve göğüs kanserinin tanısına yönelik DNN, CNN, VGG16 ve AlexNet gibi farklı derin öğrenme modellerinin performans değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca tüm modeller için oluşturulan ağ yapısı farklı dağılımlar (Glorot Uniform, HeNormal) ile analizi gerçekleştirilmiştir. Farklı epoch değerleri ile sonuçlar alınmıştır. İlk aşamada tüm önerilen modeller 100 epoch çalıştırılarak sonuçlar alınmıştır. İkinci aşamada ise "val_loss" kriterine göre başarı oranı en yüksek 6 epoch için sonuçlar alınarak tüm modeller değerlendirilmiştir. Bu çalışma diğer çalışmalardan farklı olarak derin öğrenme mimarilerinin ortak ağ yapısı geliştirilerek her iki veri seti için de performans ve başarı oranları arttırılmıştır. Ayrıca farklı ağ yapıları ile modellenerek önerilen modellerin her iki veri için sınıflandırma başarısı farklı değerlendirme kriterleri (kesinlik, doğruluk, duyarlılık, F1 skor) ile analiz edilip sonuçları değerlendirilmiştir ve karmaşıklık matrisleri tüm modeller için eğitim, valid ve test için analiz edilmiştir. Tüm modeller değerlendirilerek hastalık tahmini ve tespitinde bu alanda çalışan bilim insanlarına kolaylık ve yol gösterici çözüm önerileri sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Alzheimer, Doğruluk, Derin Öğrenme, Göğüs Kanseri,   Sınıflandırma

Abstract:
With early detection and diagnosis of the disease, the risk of death of patients is reduced. However, the disease can often be misdiagnosed during manual radiological examinations. For this reason, computer-aided methods that make fast and accurate decisions are needed. In this study, Alzheimer's and breast cancer diseases, which have an important place in recent years, were discussed and a study was developed for the early diagnosis of these diseases. Within the scope of the thesis, deep learning models were applied on the sample data set to detect Alzheimer's disease and the results were compared. In the first stage of the study, the sample data set was analyzed and it was determined which features would affect Alzheimer's disease. In the next stage, a multi-class model was created by detecting Alzheimer's disease according to its stages (Mild_Demented, Moderate_Demented, Non_Demented, Very_Mild_Demented) with four different deep learning models. To classify breast cancer types (adenocarcinoma, large. cell. carcinoma, normal, squamous.cell.carcinoma), the dataset was normalized by going through various preprocessing processes. In the next stage, breast cancer was automatically detected according to the stages of the cancerous cell. In addition, the performance evaluation of different deep learning models such as DNN, CNN, VGG16 and AlexNet for the diagnosis of Aizhemer and breast cancer was carried out. In addition, the network structure created for all models was analyzed with different distributions (Glorot Uniform, HeNormal). Results were obtained with different epoch values. In the first stage, all proposed models were run for 100 epochs and results were obtained. In the second stage, all models were evaluated by taking the results for the 6 epochs with the highest success rate according to the "val_loss" criterion. This study, unlike other studies, increased the performance and success rates for both data sets by developing the common network structure of deep learning architectures. In addition, the classification success of the proposed models, modeled with different network structures, for both data was analyzed with different evaluation criteria (precision, accuracy, sensitivity, F1 score) and the results were evaluated, and the complexity matrices were analyzed for training, validation and testing for all models. All models were evaluated and solution suggestions were presented to facilitate and guide scientists working in this field in disease prediction and detection.
Keywords: Accuracy, Alzheimer, Breast Cancer, Classification, Deep Learning,