Akciğer Hastalıklarının Radyografi Görüntülerinden Derin Öğrenme Yöntemleriyle Tahmin

Creative Commons License

Porsuk O., Elbir A., Diri B.

2022 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU), Antalya, Türkiye, 07 Eylül 2022 identifier

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Doi Numarası: 10.1109/asyu56188.2022.9925524
  • Basıldığı Şehir: Antalya
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Yıldız Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Günümüzde çeşitli alanlarda kullanmak için çok büyük miktarda görüntü verisi oluşturulmaktadır. Bu verilerin tıp gibi çeşitli alanlardaki kullanımı büyük öneme sahiptir. Görüntü analizinin tıp alanında uzun yıllardır kullanılması sayesinde, hastalıkların tespiti ve tedavisi konusunda kayda değer gelişmeler yaşanmıştır. Bu çalışmada, radyografi görüntülerinden ayırt edici özellikler çıkarmak için derin öğrenme tekniklerinden Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) kullanılmıştır. Elde edilen bu özelliklerden derin öğrenme ve makine öğrenmesi modellerinin birlikte kullanımıyla akciğer hastalıklarının sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda, veri tipi değiştirme, normalizasyon ve sınıf bilgilerini sayısal hale getirme gibi adımlar ön işleme olarak kullanılmıştır. ESA’nın çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) algoritması derin öğrenme kapsamında uygulanırken, SVM ve XGBoost algoritmaları makine öğrenmesi kapsamında uygulanmıştır. Tüm yöntemlerin başarısı analiz edildiğinde çoklu sınıflandırmada elde edilen en yüksek doğruluk oranı %92.2 olarak CNN ve  SVM birlikte kullanıldığında elde edilmiştir.