Hiperspektral görüntüleme yöntemi kullanılarak yenidoğan sağlık durumlarının derin öğrenme metotları ile sınıflandırılması

Yenidoğan bebeklerin sağlık durumlarının hızlı ve zararsız bir şekilde erken tespiti, bebeklerin hem hayatta kalmasını hem de yaşam kalitesini artırabilir. Bu doğrultuda, yenidoğan bebeklerin sağlık durumu tespitinde en iyi yöntem, bebeğe en az invaziv girişim yapılan yöntemdir (az dokun-çok gözlemle prensibi). Yenidoğan Yoğun Bakım Ünitesinde (YYBÜ) bulunan yenidoğanların yaşatılması ve sekellerinin azaltılmasında önemli unsurlardan birisi de gelişen teknolojilerden faydalanılarak oluşturulacak ön tanı ve takip sistemleridir. Hiperspektral görüntüleme (HSG), doku biyopsisinden kaçınarak doku hakkında tanısal bilgiler verdiği için, temassız olarak yenidoğan sağlık durumunun tespitinde güçlü bir araç olarak görülmektedir. Tez çalışmasında kullanılan hiperspektral görüntüler, Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Yenidoğan Yoğun Bakım Ünitesindeki 19 farklı yenidoğandan elde edilmiştir. Toplamda 32 hiperküp ve bu hiperküplerden elde edilen 6528 hiperspektral görüntü mevcuttur. HSG kullanarak yenidoğanların sağlık durumunu tespit etmek için 2 boyutlu Evrişimli Sinir Ağları (2B-ESA) ve 3 boyutlu Evrişimli Sinir Ağları (3B-ESA) modelleri kullanılmıştır. Komşuluk çıkarma yöntemi kullanılarak mini küpler oluşturulup 3B-ESA ile sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sınıflandırma performansını değerlendirmek için genel doğruluk, Cohen'in kappa katsayısı, hassasiyet ve özgüllük değerleri hesaplanmıştır. Komşuluk çıkarma yöntemi kullanılarak %100 genel doğruluk, %100 Cohen'in kappa katsayısı, %100 hassasiyet ve %100 özgüllük değerine ulaşılmış ve tüm veriler doğru sınıflandırılmıştır. Ayrıca komşuluk çıkarma yöntemiyle az eğitim verisi kullanılarak yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir. Bu sonuçlar yenidoğanlara ait hiperspektral görüntülerin sınıflandırılmasında derin öğrenme yöntemlerinin oldukça başarılı olduğunu göstermektedir.