Yeni bir Evrişimsel Sinir Ağı Modeli Kullanarak Bilgisayarlı Tomografi Görüntülerinden Akciğer Kanseri Tespiti

Abstract

Akciğer kanseri, ülkemizde ve dünyada yaygın bir şekilde görülen kanser tipidir ve kansere bağlı ölümlerde ilk sırada yer almaktadır. Akciğer kanserinin erken teşhisi, hastalık seyri hakkında daha bilinçli ilerlemeyi sağlar ve hastanın sağ kalım durumu açısından hayati bir önem taşımaktadır. Son zamanlarda teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapay zekâ ve derin öğrenme tabanlı sistemler; Bilgisayarlı Tomografi (BT), Manyetik Rezonans (MR) vb. tıbbi görüntüleme sistemlerinden elde edilmiş verileri kullanarak hastalık teşhisinde hekimlere önemli destek sağlamaktadır. Bu çalışmada akciğer kanserinin BT görüntüleri kullanarak yeni bir Evrişimli Sinir Ağı (ESA) modeli önerilmiştir. Önerilen ESA modelinin sınıflandırma sonuçları, literatürde bulunan diğer ön eğitimli derin öğrenme modellerine göre daha başarılı olduğu için tercih ettiğimiz ResNeXt derin öğrenme modelinin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Modellerin eğitimi ve test aşamaları için açık erişimli akciğer BT görüntülerinin bulunduğu bir veri seti kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, önerilen ESA modelinin %99 doğruluk oranı ile ResNeXt mimarisine göre daha yüksek performans sergilediği gözlemlenmiştir. Ayrıca mevcut çalışmadaki görüntülerde herhangi bir özellik çıkarımı yöntemi kullanılmadan görüntüler ham hali ile sınıflandırılmıştır. Ve önerilen ESA modelinin, literatürde yapılan benzer çalışmalarda kullanılan yöntemlere göre daha az katman sayısının olmasının yanında sınıflandırma başarısının da daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir.