Göğüs kanseri veri setinin GAN mimarisi ile sentetik olarak elde edilmesi
Synthetic generation of breast cancer data set using GAN architecture
Yazar: DİLŞAT BERİN AYTAR
Danışman: PROF. DR. SEMRA GÜNDÜÇ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Histopatoloji = Histopathology ; Sentetik veriler = Synthetic dataset ; Transfer öğrenimi = Transfer learning ; Üretici çekişmeli ağlar = Generative adversial networks

Özet:
Bilgi çağı olan günümüzde veri, özellikle teknolojinin hızla ilerlemesiyle birçok alanda kritik bir kaynak haline gelmiştir. Veri doğru bir şekilde toplandığında, düzenlendiğinde ve analiz edildiğinde, birçok sektörde etkili kararlar almak, süreçleri iyileştirmek ve başarı elde etmek için güçlü bir araç haline gelir. Gerçek verinin kısıtlılığı, etiketlenmiş verinin elde edilmesinin maliyetli olması, bazı durumlarda ve alanlarda gizlilik ve güvenlik endişeleri gibi sebepler sentetik verilere ihtiyaç duyulmasına sebep olmuştur. Sentetik veriler, özellikle sağlık alanında hassaslık ve gizlilik endişeleri, yasal düzenlemeler, etik ve güvenliğin sağlanmaya çalışılması gibi nedenlerden dolayı önemli bir araçtır. Sentetik veri üretme amacıyla derin öğrenme modeli olan GAN (Generative Adversarial Networks) ortaya çıkmıştır. Bu tez çalışmasında Göğüs Histopatolojisi veri seti kullanılarak bir GAN çeşidi olan MSG-GAN (Multi-Scale Gradients for Generative Adversarial Networks) ile kanser tespitinde yarar sağlamak amacıyla iyi huylu ve kötü huylu etiketli sentetik yama görselleri oluşturulmuştur. Sonrasında gerçek ve sentetik veriler ResNet18 modeli kullanılarak Aktarımlı Öğrenme ile sekiz farklı senaryoda sınıflandırılmıştır. Çalışma sonucunda, elde edilen metrik sonuçlarına göre sentetik verilerin, gerçek dünya verilerine olan benzerliği ve gerçek dünya verilerini yansıtıp yansıtmadığı tespit edilmeye çalışılmıştır.

Abstract:
In today's information age, data has become a critical resource in many areas, especially with the rapid advancement of technology. When data is collected, organized and analyzed correctly, it becomes a powerful tool for making effective decisions, improving processes and achieving success in many industries. Reasons such as the limitations of real data, the cost of obtaining labeled data, and privacy and security concerns in some cases and areas have led to the need for synthetic data. Synthetic data is an important tool, especially in the field of health, for reasons such as sensitivity and privacy concerns, legal regulations, ethics and security. GAN (Generative Adversarial Networks), a deep learning model, has emerged for the purpose of generating synthetic data. In this thesis study, benign and malignant labeled synthetic patch images were created with MSG-GAN (Multi-Scale Gradients for Generative Adversarial Networks), a type of GAN, using the Breast Histopathology dataset to provide benefit in cancer detection. Afterwards, real and synthetic data were classified into eight different scenarios with Transfer Learning using the ResNet18 model. As a result of the study, according to the metric results obtained, it was tried to determine whether the synthetic data is similar to real data and whether it reflects real data.