Endoskopi görüntülerindeki poliplerin derin öğrenme algoritması kullanılarak incelenmesi
Investigation of polyps in endoscopy i̇mages by using deep learning algorithm
Yazar: EMİNE CENGİZ
Danışman: PROF. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR ; DOÇ. DR. FAİK YAYLAK
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Makine öğrenmesi ve özellikle derin öğrenme konularındaki son gelişmeler, tıbbı görüntülerdeki nesneleri tanımaya ve sınıflandırmaya yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada endoskopi görüntüleri incelenmiş, normal ve polipli görüntülerin tespit edilerek sınıflandırılması için derin öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Önerilen sistem için Kütahya Sağlık Bilimleri Üniversitesi Genel Cerrahi Anabilim Dalı, Evliya Çelebi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Genel Cerrahi Endoskopi Ünitesi arşiv görüntüleri kullanılarak normal ve poliplerin olduğu görüntüler alınarak veri tabanı oluşturuldu. Oluşturulan veri tabanında 54 arşiv kaydından alınan, 93 polipli ve 216 normal görüntü bulunmaktadır. Bu verilerden rastgele olarak seçilen verilerin 2/3 ü modelin eğitim için ayrılırken, 1/3 ü modelin test için ayrılmıştır.
Bu tez çalışmasında, derin öğrenmedeki en iyi sınıflandırma modelini bulmak için farklı aktivasyon ve optimizasyon fonksiyonları kullanılarak 48 farklı model oluşturulmuştur. Elde edilen verilere göre; modellerin sonuçlarının parametrelere göre farklılık gösterdiği, en iyi modelin gizli katmanında 32 nöron, aktivasyon fonksiyonu ReLU ve optimizasyon yönteminin Adagrad olduğu durumda elde edildiği tespit edilmiştir (%98).  Bunun aksine, en kötü modelin gizli katmanında 32 nöron, aktivasyon fonksiyonu ReLU ve optimizasyon fonksiyonu SGD olduğu durumda gözlenmiştir (%69).
Sonuç olarak, farklı aktivasyon ve optimizasyon yöntemleri kullanılarak derin öğrenme ile polip görüntü verilerinin başarılı sınıf tahmini yapan bir sistem tasarımı yapılabilir.

Abstract:
Recent advances in machine learning, particularly with regard to deep learning, help to recognize and classify objects in medical images. In this study, endoscopy images were examined and deep learning method was used to classify healthy and polyp cells. For the proposed system, a database was created from the archives of Kutahya Health Sciences University General Surgery Department Endoscopy Unite in Kutahya Evliya Celebi Training and Research Hospital. The database contains 93 polyps and 216 normal images from 54 archive records. Of these data, 2/3 of the randomly selected data is reserved for the model's training, while 1/3 of the data is reserved for the test.
In this study, 48 different models were created by using different activation and optimization functions to find the best classification model in deep learning. According to the experimental results; It was determined that accuracy results of the models depend on the selected parameters. We observed the highest accuracy results by means of 32 neurons in the hidden layer, whereas ReLU activation function and Adagrad optimization method are utilized during the best model with the accuracy rate of 98%. In contrast, when we designed a second model with 32 neurons, utilizing ReLU activation and SGD optimization functions, the accuracy rate reduced to 69%.
In summary, classification performance of polyp images can be optimized by utilizing different activation and optimization methods during the design of deep learning models.