Tıbbi görüntülerden derin öğrenme tabanlı hastalık teşhisi için öznitelik çıkarma, sıralama ve seçme yöntemlerine dayalı yeni bir karar destek sistemi
A new decision support system based on feature extraction, ranking and selection methods for deep learning-based disease diagnosis from medical images
Yazar: TUĞBA NUR BOZKURT
Danışman: PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Dünya genelindeki doktor sayısının yetersizliği; doktorların iş yükünü oldukça arttırırken, hastalarında doğru, vaktinde ve erişilebilir maliyette sağlık hizmeti almasını engellemektedir. Bu yüzden doktorların iş yükünü azaltacak, hastaların doğru ve vaktinde sağlık hizmeti almasını sağlayacak bir sistem geliştirilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada tıbbi görüntülerle teşhis edilebilen hastalıkların hızlı ve etkin bir şekilde teşhis edilmesini sağlayan yeni bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntem, AlexNet, ResNet-101 ve AlexNet + ResNet-101 sinir ağları ile öznitelik çıkarma, iki örneklemli z-test yöntemiyle öznitelik sıralama ve ikili genetik algoritma (BGA) yöntemiyle öznitelik seçme yöntemlerinin kombine bir şekilde kullanılması yoluyla tıbbi görüntülerin çok az sayıda öznitelikle, hızlı ve yüksek doğrulukla sınıflandırılmasını sağlayan ve bu yolla düşük maliyetli donanımlar üzerinde gerçeklenebilen bir karar destek sistemi yöntemidir. Yöntemin performansı 3 farklı veri seti üzerinde, 4-katlı çapraz doğrulama ile k-En Yakın Komşu (KNN) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) sınıflandırıcıları kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin tıbbi görüntülerin çok az öznitelikle hızlı ve yüksek doğrulukla sınıflandırılmasında etkin rol oynadığını göstermiştir.
Anahtar Kelimeler: Tıbbi görüntüler, AlexNet, ResNet-101, Öznitelik vektörü çıkarma, Öznitelik sıralama, Öznitelik seçme, Makineli öğrenme, Sınıflandırma, Karar destek sistemi.

Abstract:
The continuing shortage of medical professionals around the world steadily escalates their workload while hindering patients from accessing suitable, timely, and cost-effective health services. Therefore, it becomes increasingly crucial to develop appropriate decision support systems that will alleviate the workload of medical professionals while ensuring that patients receive suitable and timely health services. This study introduces a novel method for the rapid and accurate diagnosis of diseases using medical images acquired through various medical imaging techniques. The proposed approach is based on the combined use of feature extraction using AlexNet, ResNet-101, AlexNet + ResNet-101 neural networks, feature ranking with two-sample z-test, and feature selection with binary genetic algorithm. From this respect, the proposed approach is an innovative decision support system that provides rapid and accurate classification of medical images using much fewer features and can be deployed on low-cost hardware. The performance of the proposed method was assessed using three distinct datasets by implementing k-Nearest Neighbors (KNN) and Support Vector Machine (SVM) classifiers with 4-fold cross validation. Obtained results demonstrate that the proposed method is very successful in highly accurate classification of medical images despite utilizing much fewer features leading to significantly lower computational cost.
Keywords: Medical images, AlexNet, ResNet-101, Feature vector extraction, Feature ranking, Feature selection, Machine learning, Classification, Decision support system.