KAPSÜL AĞLAR İLE DERİN ÖĞRENME TABANLI ÇOK SINIFLI SPERM MORFOLOJİ ANALİZİ
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HOSSEIN MOHAMMADI
Danışman: Hamza Osman Ilhan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Dünya Sağlık Örgütü'ne göre her altı kişiden biri kısırlıktan etkilenmektedir. Kısırlık, bir yıllık korunmasız cinsel ilişki neticesinde hamile kalamama durumu olarak tanımlanmaktadır. Kısırlık problemleri erkek ve kadın faktörlerine bağlı olarak oluşabilmektedir. Erkek faktörlü kısırlığın tanısında en önemli faktörlerden biri sperm morfolojisi olarak kabul edilmektedir. Sperm hücre morfoloji analizleri laboratuvar ortamında belirli koşullar altında manuel olarak yapılabileceği gibi bilgisayar destekli sperm analiz sistemleri kullanarak da yapılabilmektedir. Spermin morfolojik analizini, yoğunluğunu ve karakteristik hareketini inceleyen Spermiyogram testi manuel olarak yapıldığında hem uzmanın tecrübesine bağlı hem de oldukça zaman alıcı ve maliyetli olması nedeni ile bilgisayar destekli sistemler ve bu sistemlerin başarılarını arttıracak derin öğrenme uygulamaları kullanılmaya başlanmıştır. Bu tez çalışması kapsamında derin öğrenme yöntemlerinden biri olan kapsül sinir ağlarının sperm görüntüleri üzerindeki sınıflandırma başarıları karşılaştırılmıştır. Bununla birlikte, bu tez çalışmasında, sperm morfoloji analizinde kapsül ağlarının performansını artırmak ve daha güçlü sonuçlar elde etmek amacıyla HiCapsNet adında yeni bir derin öğrenme modeli önerilmiştir. HiCapsNet mimarisi, evrişimsel sinir ağı olan EfficientNet yöntemi ile iyileştirilmiş kapsül ağ modellerinden oluşmaktadır. Bu tez çalışmasında yapılan deneylerde HiCapsNet mimarisinin, hem açık kaynak olan ve literatürde birçok derin öğrenme tabanlı sperm morfoloji analizi çalışmalarında kullanılan HuSHeM sperm veri seti üzerinde hem de literatüre yeni kazandırılmış ve Dünya Sağlık Örgütü tarafından belirlenen tüm anormal sperm sınıflarını içerisinde barındırarak daha kapsamlı morfolojik analiz yapılabilmesine olanak sunan Hi-LabSpermMorpho sperm veri setinde önemli ölçüde katkı sağladığı gözlemlenmiştir.