Karaciğer hastalığının bilgisayarlı tomografi görüntülerinden derin ağ mimarisi ile teşhisini iyileştirmek için en uygun veri artırma tekniğinin araştırılması
Investigation of the optimal data augmentation technique to improve liver disease diagnosis with a deep network architecture from computed tomography images
- Tez No: 807332
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EVGİN GÖÇERİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 39
Özet
Karaciğer hastalığının otomatik olarak teşhis edilmesi için son zamanlarda derin öğrenmeye dayalı yöntemler geliştirilmektedir. Derin öğrenme teknikleri ile yapılan görüntü sınıflandırma yaklaşımlarında ağ mimarilerinin eğitilmesi ve test edilmesi için çok sayıda veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Fakat tıbbi alanda tedarik edilen görüntüler yetersiz sayıdadır. Bu nedenle çeşitli veri artırma yöntemleri uygulanmakta ve artırılmış sayıdaki veriler ile ağ mimarilerinin eğitilmesi sağlanmaktadır. Fakat, literatürdeki çalışmalarda farklı türden görüntülerin kullanılmış olması, farklı ağ mimarilerinin kullanılması, bu mimarilerin farklı sayılardaki eğitim ve test veri setleri ile eğitilip test edilmesi nedeniyle hangi veri artırma tekniğinin hangi görüntü türü için daha başarılı sonucun elde edilmesini sağladığı net değildir. Bu nedenle, bu tez çalışmasında literatürdeki karaciğer görüntüleri ile yaygın olarak uygulanmış olan veri artırma teknikleri incelendikten sonra görüntülerin sınıflandırılması üzerindeki etkileri karşılaştırılıp en etkili olan veri artırma yaklaşımı belirlenmiştir. Bu tez kapsamında yapılan çalışmalarda, on adet veri artırma tekniği uygulanmış, her teknikten elde edilen artırılmış sayıdaki görüntüler ile eğitim ve test veri setleri oluşturulmuştur. Tasarlanan evrişimsel ve artık bağlantıların olduğu bir derin sinir ağ mimarisi oluşturulan on eğitim seti ile eğitildikten sonra test setleri ile test edilmiştir. Dolayısı ile uygulanan veri artırma tekniklerinin sayısı kadar sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiş olup her sınıflandırma işleminin sonuçları beş farklı sayısal değerlendirme ölçütü kullanılarak değerlendirilmiştir. Bütünleşik olarak uygulanan geometrik dönüşümlere dayalı veri artırma tekniğinin bilgisayarlı tomografi ile çekilen karaciğer görüntülerinin yüksek performans ile sınıflandırılmasında en uygun teknik olduğu belirlenmiştir. Bununla birlikte, tuz-biber tipi gürültüsü ve kayma ile veri artırımının sağlanması görüntülerin sınıflandırma performansını en az artıran yaklaşım olduğu da tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Recently, deep learning-based methods have been developed for the automatic diagnosis of liver disease. In image classification approaches with deep learning techniques, a large amount of data is needed to train and test network architectures. However, the number of images supplied in the medical field is insufficient. For this reason, various data augmentation methods are applied and network architectures are trained with the increased number of data. However, since the studies in the literature use different types of images, use different network architectures, train and test these architectures with different numbers of training and test data sets, it is not clear which data augmentation technique provides more successful results for which image type. Therefore, in this thesis, after analysis of the data augmentation techniques applied to liver images in the literature, the most effective data augmentation approach has been determined by comparing their effects on the classification of the images. In the studies carried out within the scope of this thesis, ten data augmentation techniques have been applied, training and test data sets have been created with the increased number of images obtained from each technique. A deep neural network architecture with convolutional and residual connections designed has been trained with ten training sets and then tested with test sets. Therefore, classification processes have been carried out as much as the number of data augmentation techniques applied, and the results of each classification process have been evaluated using five different numerical evaluation criteria. It has been determined that the data augmentation technique based on geometric transformations applied integratedly is the most appropriate technique for the classification of liver images taken by computed tomography with high performance. In addition, it has also been determined that providing data augmentation with salt-pepper type noise and shear is the approach that least improves the classification performance of the images
Benzer Tezler
- Derin öğrenme teknikleriyle bilgisayarlı tomografi görüntülerinden otomatik karaciğer ve tümör segmentasyonu
Automatic liver and tumor segmentation from computed tomography images using deep learning techniques
TEVFİK ÇETİNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR YILDIRIM
- Ultrasonografik hepatosteatoz derecelendirmesinin dual-eko manyetik rezonans görüntüleme ile korelasyonu
Correlation of ultrasonographic hepatosteatosis grading with dual-echo magnetic resonance imaging
DENİZ AKAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ MEHMET ERTÜRK
- MATLAB grafik arayüzü kullanıcı ile BT-karaciğer segmentasyonu için bir yazılım aracı
A software tool for CT-liver segmentation with MATLAB graphical user interface
KUMAIL AHMED TWAISAN TWAISAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELTEM YILDIRIM İMAMOĞLU
- Kolanjiyokarsinom tanısı ile karaciğer metastazlarına Y-90 mikroküre tedavisi verilmiş hastalarda hepatik arter perfüzyon çalışması görüntüleri ile tedavi öncesi – tedavi sonrası bilgisayarlı tomografi/manyetik rezonans görüntüleme ve F-18 FDG PET-BT arasındaki ilişkinin araştırılması
Evaluating the association between pre- and post- therapy computerized tomography/ magnetic resonance imaging and F-18 FDG PET-CT images and hepatic artery perfusion study in liver metastases of cholangiocarcinoma treated with Y-90 microspheres
MEHMET BOZKURT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
OnkolojiHacettepe ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGE VOLKAN SALANCI
- Karaciğer sirozlu hastalarda bilgisayarlı tomografide psoas kas alanı kullanılarak sarkopeni değerlendirmesi ve sarkopeninin prognostik değerinin araştırılması
Retrospective evaluation of sarcopenia and investigation of prognostic value of sarcopenia using psoas muscle area on computed tomography in patients with liver cirrhosis
MERVE ERKAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Radyoloji ve Nükleer TıpKaradeniz Teknik ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AHMETOĞLU