CLAHE based Enhancement to Transfer Learning in COVID-19 Detection

Authors : Gokhan ALTAN, Suleyman Serhan NARLI

Pages : 406-416

View : 19 | Download : 7

Publication Date : 2022-09-01

Article Type : Conference Paper

Abstract :Derin öğrenme kullanılarak göğüs röntgeni görüntülerinin sınıflandırılması için öznitelik öğrenme ve gelişmiş ön işleme aşamaları üzerindeki geliştirmelerle COVID-19 hastalığının erken teşhisi mümkün hale getirmiştir. Bunun yanında, Derin Öğrenme popülaritesi nedeniyle birçok araştırmacı tarafından denenerek yüksek performanslı modeller ortaya sürülmüştür. Bu çalışmada göğüs röntgen filmlerine, AlexNet, MobileNet, VGG16 ve DarkNet19 gibi popüler derin öğrenme mimarilerindeki transfer öğrenme yaklaşımıyla sınıflandırmadan önce Kontrast Sınırlı Adaptif Histogram Eşitleme (CLAHE) kullanılarak ön işlem uygulanmıştır. Makalenin orijinalliği, göğüs röntgeni görüntülerini doğrudan ham veri ile eğitmek yerine önce hava yollarının ve patolojilerin daha belirgin yansımalarını elde edilerek gerçekleştirilmesidir. En başarılı CLAHE parametreleri çeşitli aralıklardaki deneyler sonucunda belirlenmiştir. Önerilen yaklaşımın diğer üstün katkısı, modelin eğitiminde ve testinde 3615 COVID-19'lu ve 3500 sağlıklı göğüs röntgeninden oluşan büyük ölçekli bir veri seti kullanılmasıdır. CLAHE tabanlı öğrenim aktarımı önerisi, en başarılı COVID-19 ve sağlıklı ikili sınıflandırma başarımına %95,878 doğruluk oranıyla VGG16 modeli üzerinde 56 disk değeri ve 0.2 klip limiti CLAHE parametrelerini kullanarak ulaşmıştır.
Keywords : Derin Öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Göğüs röntgeni, Adaptif Histogram Eşitleme, Tıbbi görüntü analizi