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 Evrişimsel Sinir Ağları Derin Öznitelik Çıkarımı Transfer Öğrenme Göğüs Röntgen Görüntüleri
Pnömoni Evrişimsel Sinir Ağları Derin Öznitelik Çıkarımı Transfer Öğrenme Göğüs Röntgen Görüntüleri
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 18 Ekim 2023 |
Yayımlanma Tarihi | 30 Kasım 2023 |
Gönderilme Tarihi | 14 Kasım 2022 |
Kabul Tarihi | 12 Nisan 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 Cilt: 39 Sayı: 2 |