ULTRASON GÖRÜNTÜLERİNDE DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMIYLA SÜPER ÇÖZÜNÜRLÜK
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, Bilgisayar Eğitimi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HAKAN TEMİZ
Danışman: HASAN ŞAKİR BİLGE
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmada ultrason görüntüleme yöntemindeki düşük görüntü çözünürlüğü ve kalitesini iyileştirmek için Derin Öğrenme algoritmalarından yararlanılarak süper çözünürlük uygulanmıştır. Diğer yöntemlerden farklı olarak, süper çözünürlük, ultrason görüntülemenin son safhası olan B-mod görüntüler üzerinde uygulanmıştır. Bu maksatla, tasarlanan bir derin ağ (DECUSR ağı) 28 bine yakın ultrason görüntüsüne sahip bir eğitim kümesi ile 4 farklı (2, 3, 4 ve 8 kat) büyültme faktörü için eğitilmiş ve en iyi performans için optimize edilmiştir. DECUSR modelinin başarısı 8 adet görüntü kalitesi metriği ile literatürdeki diğer 7 yöntemle kıyaslanmıştır. Uygulanan yöntemin başarısı ayrıca tek yönlü varyans analizi (ANOVA) ve Welch t-testi ile de doğrulanmıştır. Sonuçlar derin öğrenme algoritmaları ile B-mod safhasında elde edilen süper çözünürlüğün diğer safhalarda ve yöntemlerle elde edilen çözünürlükten daha başarılı olduğunu gözler önüne sermiştir. İlave olarak, derin öğrenme ağlarının eğitilmesinde izlenecek en iyi yöntemin bulunması amacıyla; insan vücudunun belirli bir bölgesi veya organına ait görüntüler ile bir derin ağın yerel eğitilmesinin ya da her bölgeden rastgele alınan karma görüntüler ile eğitilmesinin ağın performansı üzerindeki etkileri kapsamlı bir deney düzeneğiyle araştırılmıştır. Bunun haricinde, eğitim verisi miktarının eğitimin başarısını nasıl etkilediği de irdelenmiştir. Neticede, yerel eğitim yapılmasının ağın başarısını artırmadığı, hatta kimi durumda rastgele karma görüntüler ile eğitim yapmanın daha başarılı sonuç verdiği ve derin ağların eğitimden edindiği bilgilerin eğitim bölgesinden bağımsız olduğu gösterilmiştir. Diğer taraftan, eğitimde kullanılan görüntü miktarının artırılmasının ağın performansına doğrudan katkı sağladığı da gözler önüne serilmiştir. İlave olarak, B-mod görüntüler üzerinde mi yoksa radyo frekans sinyali formatındaki ultrason verisi üzerinde mi uygulanan süper çözünürlüğün daha başarılı olduğu da ayrıca ele alınmıştır. Bulgular, B-mod görüntülerde elde edilen süper çözünürlüğün çok daha üstün olduğunu ortaya koymuştur. Bu çalışmadan elde edilen tüm sonuçlar B-mod ultrason görüntülerinde derin öğrenme ile süper çözünürlüğün ultrason görüntülemedeki düşük çözünürlük sorununun giderilmesinde umut vaat ettiğini göstermiştir.