Transfer Öğrenme ve Komşuluk Bileşen Analizine Dayalı Balgam Yayma Mikroskop Görüntüleri Üzerinden Otomatik Tüberküloz Teşhisi

Authors : Ömer Faruk NASİP, Kenan ZENGİN

Pages : 236-246

Doi:10.46387/bjesr.1160038

View : 24 | Download : 7

Publication Date : 2022-10-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Tüberküloz, Mycobacterium tuberculosis bakterisinin neden olduğu, dünya çapında etkili olan ve ölümle sonuçlanabilen bulaşıcı bir hastalıktır. Kişiden alınan balgam örneğinin mikroskop altında incelenmesi hastalığın en yaygın tanı yöntemlerindendir. Ancak bu manuel işlem hataya açık ve zaman alıcıdır. Bu çalışmada, balgam yayma mikroskop görüntüleri kullanılarak otomatik tüberküloz teşhisi için bir model önerilmiştir. Modelde veri setine ait öznitelikler transfer öğrenme yaklaşımı ile Vgg19, ResNet50 ve DenseNet201 kullanılarak elde edilmiştir. Öznitelikler birleştirildikten sonra Komşuluk Bileşen Analizi insert ignore into journalissuearticles values(KBA); ile ağırlıklandırılıp en iyi olanları seçilmiştir. Seçilen öznitelikler Destek Vektör Makinesi insert ignore into journalissuearticles values(DVM); ile eğitilmiş, modelin performansı beş kat çapraz doğrulama kullanılarak hesaplanmıştır. Deneysel sonuçlarda %99.03 doğruluk, %99.24 kesinlik, %98.81 duyarlılık, %99.25 özgüllük ve %99.02 f1-skoru elde edilmiştir.
Keywords : Tüberküloz, Transfer Öğrenme, Komşuluk Bileşen Analizi, Destek Vektör Makinesi

ORIGINAL ARTICLE URL