Veri çoğaltma ve derin öğrenme teknikleriyle medikal görüntülerden otomatik hastalık tespiti

2019 yılında, Covid-19 hastalığının tüm dünyaya yayılması, yaşamı negatif olarak etkiledi. Covid-19 hastalığı, zatürre hastalığının bir çeşididir. Zatürre hastalarının, derin öğrenme yöntemiyle erken teşhisi, bu tez çalışmanın ana konusudur. Erken teşhis için bireylerin göğüs röntgen görüntüleri (X-Ray görüntüleri), bu tez çalışmada veri kümesi olarak kullanılmıştır. Kaggle veri sitesi üzerindeki, CoronaHack-Chest-Xray, bu tezde veri kümesi olarak kullanılmıştır. Veri kümesindeki görüntülerin; zatürre ve normal olarak, iki farklı sınıfta etiketli olduğu görülmüştür. VGG-16, VGG-19, MobileNet, InceptionV3, Xception; derin öğrenme modelleri bu çalışmada, ayrı ayrı kullanılmıştır. Her bir model 4 farklı metot ile çalıştırılmıştır. Metotlar; 1- Veri artırımı yok ve çapraz doğrulama yok, 2- Veri artırımı yok, çapraz doğrulama var, 3-Veri artırımı var, çapraz doğrulama yok, 4- Veri artırımı var, çapraz doğrulama var. Tüm model ve metodu eşleşme kombinasyonları çalıştırıldığında, CoronaHack-Chest-Xray veri kümesi üzerinde, MobileNet modeli, veri artırımı yok-çapraz doğrulama yok metodu ile, eğitim kümesi %80 – test kümesi %20 olarak, en iyi başarı metrik sonuçları vermiştir. En iyi sonuca sahip modelin; görüntüleri, zatürre ve normal olarak 2 sınıfa ayırmasının, başarı metrikleri özetle şunlardır: Doğruluk metriği %99, kesinlik metriği %98, hatırlama metriği %98. Diğer başarı metrik sonuçları, karmaşıklık matrisi ve diğer model-metot kombinasyonlarının çalıştırılma başarı metrikleri bu tezde elde edilmiştir. ANAHTAR KELİMELER: Derin Öğrenme, Veri Çoğaltma, Medikal Görüntüleme, Covid-19, Zatürre