Otitis media için evrişimsel sinir ağlarına dayalı entegre bir tanı sistemi
An integrated diagnosis system based on pretrained deep convolutional neural networks for Otitis media
Yazar: Cömert, Zafer
Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 8 No. 4, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Biomedical signal processing,Diagnosis system,Otitis media,Convolutional neural networks ; Biyomedikal işaret işleme,Tanı sistemi,Otitis media,Evrişimsel sinir ağları

Otitis media (OM) bir dizi iltihaplıorta kulak rahatsızlıklarını temsil eden tıbbi bir kavramdır. OM dünyagenelinde, özellikle çocukluk çağında, görülen en yaygın hastalıklardanbiridir. Klinik pratikte OM tanısı, otoskop cihazıyla elde edilen orta kulakgörüntüsünün kulak buran boğaz uzmanları tarafından incelenmesiylegerçekleştirilir. İncelemenin sübjektif olarak yapılması, gözlemciler arasında değişkenliklerinortaya çıkmasına neden olmaktadır. Aynı zamanda, bu alanda bilgisayar desteklisistemlerinin kullanımının da yeteri kadar yaygın olmadığı görülmektedir. OMrahatsızlıklarının zamanında teşhis edilememesi, hastalıkların ilerlemesine vebuna bağlı olarak da işitme, konuşma ve bilişsel rahatsızlıkların ortayaçıkmasına neden olmaktadır. Tüm bu dezavantajların üstesinden gelmek üzere, buçalışmada OM teşhisi için önceden eğitilmiş evrişimsel sinir ağlarına dayalıentegre bir tanı sistemi önerilmiştir. Deneysel çalışmalar, Özel Van AkdamarHastanesinde gönüllü hastalardan toplanan ve toplamda beş farklı sınıfı temsileden 898 adet otoskop imgeleri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak,önerilen model %82.16 sınıflandırma başarısı sağlanmıştır. Evrişimsel sinir ağlarınadayalı önerilen modelin sağladığı uçtan uca öğrenme ve yüksek hassasiyetle, OMteşhisinin objektif bir şekilde yapılabilmesi ve tanı sürecinde hekimlerin kararverme sürecinin desteklenmesi sağlanabilir. Önerilen yöntem bu açılardan umutverici sonuçlar üretmiştir.

Otitis media(OM) is a medical concept representing a range of inflammatory middle eardisorders. OM is one of the most common diseases worldwide, especially inchildhood. In clinical practice, the diagnosis of OM is carried out byexamining the images of the middle ear obtained via the otoscope device byspecialists. The subjective examination leads to arise the variabilities amongobservers. At the same time, the use of computer-aided systems in this area isnot common enough. Failure to diagnose OM disorders in a timely manner leads tothe progression of the diseases, the emergence of hearing, speech, andcognitive disorders. To overcome all these disadvantages, an integrateddiagnostic system based on the pretrained deep convolutional neural networks isproposed for the diagnosis of OM in this study. Experimental studies werecarried out on 898 otoscope images, representing five different classes,collected from volunteer patients admitted to Özel Van Akdamar Hospital. As aresult, the proposed model achieved 82.16% classification success. With theend-to-end learning and high sensitivity provided by the proposed model basedon convolutional neural networks, OM diagnosis can be realized objectively andphysicians' decision-making process can be supported using this system. Theproposed method has produced promising results in these respects.