U-Net ile Çekirdek Segmentasyonunda Hiper Parametre Optimizasyonu Etkisinin Değerlendirilmesi

Abstract

Tıbbi görüntülerin yorumlanarak hasta ve hastalık hakkında önemli veriler elde edilmesi zaman ve emek açısından oldukça maliyetlidir. Tıbbi görüntülerin yapay zekâ yöntemleri ile analiz edilmesi sayesinde hastalık tespitinin yapılması, sınıflandırılması ve bunların otomatikleştirilmesi uzmanların iş yükünü azaltmaktadır. Bu çalışmada, Data Science Bowl 2018 veri setinden elde edilen tıbbi görüntülerdeki çekirdeklerin tespitinin otomatikleştirilmesi yapılmaktadır. Data Science Bowl 2018, çekirdek tespitinin otomatikleştirilmesi amacıyla bir yarışma için bir araya getirilmiş tıbbi görüntülerden oluşmaktadır. Bu veri seti içerisinde 670 adet eğitim görüntüsü ve bunlara ait maske görüntüleri ile 65 adet test görüntüsü yer almaktadır. Test görüntülerine ait maske görüntüleri olmadığı için çalışma, eğitim görüntülerinin %10’unun doğrulama verisi olarak ayrılarak bu veriler üzerinden yapılmaktadır. Çalışmada, çekirdek tespitinin otomatikleştirilmesinde U-Net Evrişimli Sinir Ağı kullanılıp en yüksek doğruluk ve en düşük hata oranının elde edilmesi amaçlanmıştır. Çekirdek tespitindeki doğruluk oranının arttırılması ve hata oranının minimize edilmesi amaçlandığı için, yapılan deneysel çalışmalar iki bölüme ayrılmaktadır. İlk olarak Adam optimizasyonu ve belirli hiper parametreler kullanılmakta, ikinci bölümde ise sonuçların en iyilenmesi için hiper parametre optimizasyonu yapılmaktadır. Hiper parametre optimizasyonu için Izgara Arama yöntemi tercih edilmiştir. Deneysel çalışmaların ilk aşamasında doğrulama verileri için elde edilen doğruluk oranı 0.9675 olarak bulunmuştur. Hiper parametre optimizasyonu yapıldıktan sonra ise doğrulama verileri için en iyi iki sonuç sırası ile 0.9698 ve 0.9739 olarak bulunmuştur. Son olarak, en iyi sonucu veren 0.9739 oranı için belirlenen hiper parametreler Stokastik Gradyan İniş, RMSProp ve AdaDelta optimizasyon yöntemleri için de denenmiştir. Bu sayede optimizasyon yöntemlerin kıyaslaması da yapılmış ve en iyi sonucu veren optimizasyon yönteminin Adam optimizasyonu olduğu belirlenmiştir.