Makine öğrenme algoritmalarıyla akciğer X-ray görüntü özniteliklerini kullanarak pnömoni tespiti ve sınıflandırılması
Pneumonia detection and classification using lung X-ray image features with machine learning algorithms
Yazar: SEMİH DEMİREL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÇELİK
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Akciğer = Lung ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Pnömoni = Pneumonia ; Sınıflandırma = Classification ; X ışını = X ray ; Öznitelik çıkarma = Feature

Özet:
Pnömoni insan sağlığını tehdit eden ve erken teşhis edilmediğinde ölüme yol açabilen bir hastalıktır. Bu çalışmada akciğer X-ray görüntülerinden makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak pnömoni tespiti gerçekleştirilmiştir. Veri seti 1-5 yaş arası çocuklara ait akciğer X-ray görüntülerinden oluşmaktadır. Pnömoni tespiti için yeni bir yaklaşım sunulmaktadır. İlk adımda akciğer X-ray görüntüleri üzerine bir dizi ön işleme adımı gerçekleştirilmiştir. Bu adımlar Histogram Eşitleme, Mask R-CNN(Maske Bölge Tabanlı Evrişimli Sinir Ağı) ve Otsu Eşikleme adımlarıdır. Ardından birinci dereceden ve ikinci dereceden dokusal öznitelikler çıkarılmıştır. SMOTE(Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Tekniği) yöntemi kullanılarak eğitim verilerinde sınıflar arasındaki dengesizlik giderilmiştir. Son adımda makine öğrenimi sınıflandırma modelleri kullanılarak sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Bu sınıflandırma modelleri Çok Katmanlı Algılayıcı, Destek Vektör Makinesi, Lojistik Regresyon ve K-En Yakın Komşu modelleridir. Sınıflandırma modelleri birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre Çok Katmanlı Algılayıcı 0,95833 doğruluk oranı, 0,95978 kesinlik oranı, 0,95833 duyarlılık oranı, 0,95856 F1-Skor ve 0,98566 AUC(Eğri Altındaki Alan) Skor ile diğer sınıflandırma algoritmalarına göre en iyi performansı göstermiştir. Ayrıca sınıflandırma modelleri literatürde bulunan önceki çalışmalar ile de karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre önerilen Çok Katmanlı Algılayıcı modeli, doğruluk oranı, F1-Skor ve AUC Skor açısından literatürdeki diğer çalışmalardan daha üstün performans göstermiştir.

Abstract:
Pneumonia is a disease that threatens human health and can lead to death when diagnosed late. In this study, pneumonia detection was performed using machine learning methods from lung X-ray images. The dataset consists of lung X-ray images of children aged 1-5 years. A new approach was presented for pneumonia detection. In the first step, a series of preprocessing steps were performed on the lung X-ray images. These steps are Histogram Equalization, Mask R-CNN(Mask Region-Based Convolutional Neural Network), and Otsu Thresholding. Then, first-order and second-order textural features were extracted. By using the SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) method, the imbalance between the classes in the training data was addressed. In the last step, classification was performed using machine learning classification models. These classification models are Multilayer Perceptron, Support Vector Machine, Logistic Regression and K-Nearest Neighbors. Classification models were compared with each other. According to the results, the Multilayer Perceptron showed the best performance compared to other classification models, with an accuracy rate of 0,95833, a precision rate of 0,95978, a recall rate of 0,95833, an F1-Score of 0,95856 and an AUC(Area Under Curve) Score of 0,98566. In addition, classification models were compared with previous studies in the literature. According to the results, the proposed Multilayer Perceptron outperformed the other studies in the literature in terms of accuracy, F1-Score and AUC Score.