Mixup Veri Artırma Yöntemi ile Retina Damar Bölütlemesi

Authors : Saadet Aytaç Arpaci, Songül Varli

Pages : 41-50

Doi:10.54537/tusebdergisi.1083833

View : 30 | Download : 12

Publication Date : 2022-04-28

Article Type : Research

Abstract :Derin sinir ağı modellerinin aşırı uyum sorununun azaltılması için veri artırma yöntemlerine başvurulmaktadır. 2018 yılında bir veri artırma yöntemi olan mixup tanıtılmıştır ve devam eden yıllarda farklı organ ve görüntü modalitelerinde yapılan çalışmalar ile mixup yönteminin model bölütleme yeteneği üzerindeki etkisi incelenmiştir. Mixup yönteminin tarayıcı lazer oftalmoskop ile elde edilmiş fundus görüntülerinde retina damar bölütlemesi için kullanımına yönelik bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu çalışmanın amacı, IOSTAR veri kümesi görüntülerinde U-Net modeli ile gerçekleştirilen retina damar bölütlemesine mixup yönteminin etkisinin incelenmesidir. Bu doğrultuda yatay yansıtma, görüntünün rastgele bir alanını kırpma, çevirme gibi veri artırma işlemlerinin görüntülere uygulandığı bir geleneksel grup; geleneksel yöntem ile oluşturulmuş görüntülere ek olarak lambda 0,2 veya 0,5 değerlerine göre mixup yönteminin uygulandığı iki farklı grup; lambda 0,2 veya 0,5 değerlerine göre sadece mixup yönteminin uygulandığı iki farklı grup olmak üzere beş farklı veri grubu oluşturulmuştur. Doğruluk, duyarlılık, özgüllük, Dice ve Jaccard ölçütlerine göre değerlendirmeler yapılmıştır. Geleneksel veri artırma yöntemleriyle karşılaştırıldığında, U-Net modelinin retina damar bölütleme yeteneğine mixup veri artırma yönteminin iyileşme sağlamadığı görülmüştür.
Keywords : Veri artırma, Bölütleme, U-Net