Evrişimsel sinir ağı kullanılarak göğüs radyografilerinde yüksek başarımlı bölütleme yapılması ve pnömoni tespitine etkisinin incelenmesi

Zatürre diğer adıyla pnömoni bakteriyel veya viral enfeksiyonun neden olduğu yaşamı tehdit eden akciğer hastalığıdır. Bu nedenle, hastalığın erken teşhisi ölüm oranını önemli derecede azaltmaktadır. Göğüs röntgenleri (radyografi) hastalığın teşhisinde büyük öneme sahiptir. Pnömoni teşhisinde sağlık alanındaki çalışmalar dışında, mühendislik alanında da birçok çalışma yapılmakta ve teşhis sürecini hızlandırma konusunda kolaylıklar sağlamaktadır. Bu uygulamalardan biri de derin öğrenme yöntemleri ile hastalığı teşhis etmektir. Çalışmada, Python programlama dilinde Tensorflow Kütüphanesi ve erişime açık veri setlerinden yararlanılmıştır. Veri seti olarak içinde 1-5 yaş arası çocukların göğüs röntgenlerinin bulunduğu Veriseti-1 ve bu veri setinden bir kısım görüntülerin işaretli verilerinin de bulunduğu Veriseti-2 kullanılmıştır. İki aşamalı evrişimsel sinir ağı modeli oluşturulmuştur. İlk aşamada, akciğer bölgesi işaretlenmiş Veriseti-2 üzerinde değiştirilmiş U-Net mimarisi kullanılarak bölütlemesi yapılacak Veriseti-1 görüntüleri için model oluşturulmuştur. Ayrıca çalışmanın son kısmında göğüs kafesi bölgesini tespit edebilecek bir yaklaşım önerilmiştir. Oluşturulan model Veriseti-1'de kullanılarak bölütleme yapılmıştır. Bölütleme doğruluğu (accuracy) % 98.98 olarak hesaplanmıştır. Tasarlanan evrişimsel sinir ağı modeli Veriseti-2'ye uygulanmış ve pnömoni tespitinde test doğruluk (accuracy) değeri %98.55 olarak elde edilmiştir.