Göğüs röntgen görüntülerinde pnömoni tespiti için derin öğrenme modellerinin karşılaştırılması
Göğüs röntgen görüntülerinde pnömoni tespiti için derin öğrenme modellerinin karşılaştırılması
Yazar: Kadiroğlu, Zehra; Deniz, Erkan; Şenyiğit, Abdurrahman
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 39 No. 2, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Pnömoni,Evrişimsel Sinir Ağları,Derin Öznitelik Çıkarımı,Transfer Öğrenme,Göğüs Röntgen Görüntüleri ; Pnömoni,Evrişimsel Sinir Ağları,Derin Öznitelik Çıkarımı,Transfer Öğrenme,Göğüs Röntgen Görüntüleri

Pnömoni, akciğer dokusunda ciddi iltihaplanmalara sebep olabilen akut alt solunum yolu hastalıklarından biridir. Pnömoni tanısı için en yaygın klinik yöntem göğüs röntgeni (CXR) olmakla beraber, CXR görüntülerinden pnömoni teşhisi, uzman radyologlar için bile zor bir iştir. Derin öğrenme tabanlı görüntü işlemenin, pnömoni’nin otomatik teşhisinde etkili olduğu literatürdeki çalışmalarda gösterilmiştir. Bu çalışmada pnömoni ve sağlıklı CXR görüntülerini sınıflandırmak için derin öğrenmeye dayalı yaklaşımlar kullanılmıştır.  Bu yaklaşımlar, derin öznitelik çıkarımı, önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağlarının (ESA) ince ayarı ve geliştirilmiş bir ESA modelinin uçtan uca eğitimidir. Derin öznitelik çıkarımı ve transfer öğrenme için 10 farklı önceden eğitilmiş ESA modelleri (AlexNet, ResNet50, DenseNet201, VGG16, VGG19, DarkNet53, ShuffleNet, Squeezenet, NASNetMobile ve MobileNetV2) kullanılmıştır. Derin özniteliklerin sınıflandırılması için Destek Vektör Makineleri (DVM) sınıflandırıcısı kullanılmıştır. İnce ayarlı MobileNetV2 modelinin başarısı, elde edilen tüm sonuçlar arasında en yüksek olan %99,25 doğruluk puanı üretmiştir. AlexNet modelinden çıkarılan derin özniteliklerin 10 kat çapraz doğrulama test başarısı %97,8 bulunurken, geliştirilen 21 katmanlı ESA modelinin uçtan uca eğitimi %94,25 sonuç vermiştir. Bu çalışmada kullanılan veri seti, Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Göğüs Hastalıkları ve Tüberküloz kliniği ile yoğun bakım ünitesinden ve göğüs polikliniğinden elde edilen pnömonili ve sağlıklı CXR görüntülerinden oluşmaktadır.

Pnömoni, akciğer dokusunda ciddi iltihaplanmalara sebep olabilen akut alt solunum yolu hastalıklarından biridir. Pnömoni tanısı için en yaygın klinik yöntem göğüs röntgeni (CXR) olmakla beraber, CXR görüntülerinden pnömoni teşhisi, uzman radyologlar için bile zor bir iştir. Derin öğrenme tabanlı görüntü işlemenin, pnömoni’nin otomatik teşhisinde etkili olduğu literatürdeki çalışmalarda gösterilmiştir. Bu çalışmada pnömoni ve sağlıklı CXR görüntülerini sınıflandırmak için derin öğrenmeye dayalı yaklaşımlar kullanılmıştır.  Bu yaklaşımlar, derin öznitelik çıkarımı, önceden eğitilmiş evrişimli sinir ağlarının (ESA) ince ayarı ve geliştirilmiş bir ESA modelinin uçtan uca eğitimidir. Derin öznitelik çıkarımı ve transfer öğrenme için 10 farklı önceden eğitilmiş ESA modelleri (AlexNet, ResNet50, DenseNet201, VGG16, VGG19, DarkNet53, ShuffleNet, Squeezenet, NASNetMobile ve MobileNetV2) kullanılmıştır. Derin özniteliklerin sınıflandırılması için Destek Vektör Makineleri (DVM) sınıflandırıcısı kullanılmıştır. İnce ayarlı MobileNetV2 modelinin başarısı, elde edilen tüm sonuçlar arasında en yüksek olan %99,25 doğruluk puanı üretmiştir. AlexNet modelinden çıkarılan derin özniteliklerin 10 kat çapraz doğrulama test başarısı %97,8 bulunurken, geliştirilen 21 katmanlı ESA modelinin uçtan uca eğitimi %94,25 sonuç vermiştir. Bu çalışmada kullanılan veri seti, Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Göğüs Hastalıkları ve Tüberküloz kliniği ile yoğun bakım ünitesinden ve göğüs polikliniğinden elde edilen pnömonili ve sağlıklı CXR görüntülerinden oluşmaktadır.