CAD systems in medical application: Detection of tuberculosis from CXR-images using convolutional neural based networks (case study: Nigerian public health)
Tibbi uygulamada CAD sistemi: Evrensel sinir tabanlı ağları kullanarak CXR görüntülerinden tüberküloz tespiti (vaka çalişması: Nijerya halk sağlığı)
- Tez No: 750336
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Tüberküloz (TB), genellikle akciğerleri etkileyen ve son 40-50 yil içinde tüm dünyaya yayılmış olan çok tehlikeli, bulaşıcı bir bakteriyel enfeksiyondur. TB'nin erken tespiti, hastalik ve olumleri azaltmak için çok önemlidir. TB'nin teşhisi, kan testleri, cilt testleri, BT taramaları ve balgam testleri gibi zor ve ayni zamanda haftalarca sürebilen geleneksel yöntemlerle yapılmaktadir. Ayrica bu yontemlerle yapilan tanilarda cogu zaman bir uzmanin yapilan testleri yorumlamasi gerekmektedir. Bu durum ozellikle yeterli egitime sahip uzaman sayisinin yetersiz oldugu yerlerde, uzmanlarin daha fazla yorulmasina ve teshis suresinin uzamasina dolayisiyla hastaligin teshis surecinde hatalara sebep olabilmektedir. Tani suresinin kisaltilmasi bu tip hatalarin onune gecmek icin onemlidir. Son yıllarda, nesne tespiti ve goruntu sınıflandırmada evrişimli sinir ağları (CNN) mimarileri gibi derin öğrenme (DL) yaklaşımlarının atılımı, bu teknolojiyi farklı alanlarda uygulamak için birçok araştırmacıyı cezbetmiştir. Tıbbi alanda, etiketli dijital veri setlerinin olusturulmasi ve kullanılabilirliğinin artmasi ile farklı hastalıkların tespitinde uzman düzeyinde performans elde etmek için bu yontemler kullanilabilmektedir. Bu nedenle akciğer grafisi (CXR), TB gibi göğüs hastalıklarının saptanmasında kritik hale gelmistir. Bu çalışmada, oneğitimli derin sinir ağları kullanılarak tüberkülozu etkili bir şekilde tespit edebilen modeller oluşturmak için acik ve ozel CXR görüntülerinden olusan bir veri seti kullanilmistir. Deneyde, en iyi performansi gösteren MobileNetV1 modeli kullanilarak Afrika`da hastaligin cok yaygin oldugu Nijerya`dan topladigimiz ozel veri seti uzerinde sırasıyla %94 doğruluk (accuracy), %96 özgüllük (specificity), %92 duyarlılık (sensitivity) ve %94 f1 skoru (F1 Score) ile hassasiyet degeri elde edilirken acik veri seti uzerinde ise %100 dogruluk (accuracy), %99 ozgulluk (specificity) ve %100 duyarlilik (sensistivity),fi skoru (F1 Score) ve hassasiyet (precision) degeri elde edilmistir. Elde edilen sonuclar, DNN'nin CXR görüntüsünden tüberkülozu tespit etmedeki etkinliğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Tuberculosis (TB) is a very dangerous contagious bacterial infection that usually attacks the lungs and has spread widely around the globe in the last 4 to 5 decades. Early detection of TB is pivotal to the decrease in morbidity and mortality. The diagnosis of TB is made through conventional methods such as blood tests, skin tests, CT scans, and sputum tests, which are tedious and take weeks or even more. Therefore, to lower the detection time and raise the accuracy of diagnosis, due to the time-consuming task that typically requires expert radiologists to read the test, leading to fatigue-based diagnostic error and lack of trained experts in areas of the world where radiologists are not available or limited. In recent years, the application of Artificial intelligence (AI) and the breakthrough of deep learning (DL) approaches like convolutional neural networks (CNN) architectures in object detection and classification have attracted many researchers to apply this sophisticated technology in different fields of science, primarily in the medical field to achieve expert-level performance in the interpretation of different diseases, which is powered by the availability of labeled digital dataset. Hence chest radiograph (CXR) has become critical in detecting thoracic diseases such as TB. This study used a public and private dataset of CXR images to build models that can effectively detect TB using pretrained deep neural networks. In our experiment, the best performing model was MobileNetV1 out of the models used, in which we were able to achieve an accuracy of 94%, specificity of 96%, sensitivity of 92%, with an f1-score, precision of 94% respectively on a private dataset we collected from a densely affected region of Africa, Nigeria to be precise. Meanwhile, the same model on a public dataset scored an accuracy of 100%, sensitivity of 99%, specificity, precision and F1-score of 100% respectively. Hence, the performance of the deep neural networks (DNN) model in our experiment shows the efficacy of DNN in detecting tuberculosis from CXR images.
Benzer Tezler
- Heart sounds classification using deep learning algorithms
Derin öğrenme algoritmaları kullanarak kalp sesleri sınıflandırması
MOHAMMED MANSUR ABUBAKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANER TUNCER
- Karaciğer bt görüntülerinin bilgisayar destekli bölütleme uygulaması
Computer aided segmentation application of liver ct images
YASİN ERDİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE DANDIL
- Radyomik veri tabanlı prostat kanseri sınıflandırması için ince ayarlı destek vektör makinesi tasarımı
Fine-tuned support vector machine design for radiomic data-based prostate cancer classification
BİLGEN MAÇAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN VARAN
DR. JAHONGIR AZIMJONOV
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Computer aided detection of spina bifida using features derived from curvature scale space and Zernike moments
Eğrilik ölçek uzayından ve Zernike momentlerinden türetilen özniteliklerle spina bifidanın bilgisayar destekli tanısı
UMUT KONUR
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN