İnce bağırsak görüntüleri üzerinde sezgisel algoritma teknikleri ile polip teşhisi

İnce bağırsak, sindirim kanalının mideden sonra başlayan, yaklaşık 5-6 metre sonra kalın bağırsak ile sonlanan en büyük organıdır. Sindirim sistemi içerisinde en çok işlem gerçekleşen ince bağırsakta sindirim işleminin gerçekleşme oranı %90'dır. Aynı zamanda ince bağırsak sindirim ve emilimin ana merkezi, vücudun en büyük endokrin organı ve bağışıklık sisteminin en büyük kısmıdır. İnce bağırsak bu kadar önemli işlevlere sahipken, ince bağırsağın herhangi bir tabakasında köklenen ve dışarıya doğru tümör şeklinde itilen poliplerin oranı, sindirim kanalının diğer organlarından çok daha düşüktür. Bu amaçla ince bağırsaktaki polipleri saptamak için başlatılan bu çalışmada, görüntüler matlab programında çeşitli filtreler kullanılarak ön işleme yöntemlerine tabi tutulmuştur. Akabinde matlab programında LBP özellik çıkarım yöntemi kullanılarak görüntüler sayısallaştırılmış ve sonuçlar excel formatında bir dosyaya kaydedilmiştir. Excel dosyası, dönüştürücü programı yardımıyla csv dosyasına dönüştürüldükten sonra bu dosya weka programında açılmıştır. Dosya içerisindeki veriler Destek Vektör Makineleri Algoritması, Rastgele Orman Algoritması, Karar Ağacı Algoritması ve Naive Bayes Algoritması tarafından sınıflandırılmış ve sırasıyla %70, %71, %63 ve %67 başarı oranları elde edilmiştir. Daha sonra bu veriler PCA özellik çıkarım yöntemi kullanılarak daha detaylı incelenmiş ve veriler kesişme ve çakışmalardan arındırılarak, algoritmalar tarafından yeniden sınıflandırılmıştır. Sonuçlar sırasıyla %73, %73, %68 ve %69 başarı oranları göstermiştir. Diğer yandan ince bağırsakta görülen polip oranının seyrek olması, mevcut veri setinde polip içeren ince bağırsak görüntülerinin, polip içermeyen ince bağırsak görüntülerinden daha az olmasına neden olmuştur. Poliplerin tespit oranını olumsuz etkileyen dengesiz veriler SMOTE yöntemiyle daha dengeli hale getirilmiş ve algoritmalar tarafından yeniden sınıflandırılmıştır. Sonuçlar sırasıyla %79, %76, %72 ve %68 başarı oranları göstermiştir. Bu nihai başarı oranlarının ince bağırsakta polip olup olmadığına dair karar vermede doktorlar için destek sağlayacağı planlanmaktadır. Ek olarak geleneksel algoritmaların yanında son zamanlarda kullanılmaya başlanmış ve derin öğrenme üzerinde temellenmiş olan Resnet Mimarisi kapsamında veriler yeniden sınıflandırılmış ve başarı oranı %83'e çıkmıştır.