Akciğer Görüntülerinden Tümörlü Verilerin Derin Sinir Ağları ve Evrişimsel Sinir Ağları ile Tahmini

Akciğer tümörleri günümüzde sıklıkla görülür ve yaygın bir şekilde insanlarda ölümlere neden olan tehlikeli bir hastalıktır. Ancak çoğu zaman uzmanlar tarafından yapılan manuel tetkikler yanlış teşhise sebep verebilir. Bunun yerine bilgisayar destekli otomatik, doğru ve ayrıntılı yapılan erken kanser teşhisine ihtiyaç bulunmaktadır. Bu sebeple bu çalışmada akciğer hastalıkları ile yapılan çalışmalar ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında 1190 akciğer tomografi görüntüsü önerilen derin öğrenme modelleri için hazırlanmıştır. İkinci aşamasında ise derin öğrenme modellerinden Evrişimsel Sinir Ağı (Convolutional Neural Network – CNN) ve Derin Sinir Ağları ( Deep Neural Network – DNN) kullanılarak akciğer tümörleri ile normal akciğer görüntülerinin tespiti gerçekleştirilmiştir. Kullanılan her modelin doğruluğu duyarlılık, kesinlik ve F1-Skor gibi farklı değerlendirme metrikleri ile hesaplanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ayrıca her model için performans analizleri yapılmış ve eğitim, test ve valid görüntüleri için karmaşıklık matrisleri ile ROC analizleri sunulmuştur.