Neonatal Hiperspektral Görüntü Sınıflandırması için 3 Boyutlu Evrişimli Sinir Ağları ile Boyut İndirgeme Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Analizi

Abstract

Türkçe Özet -Hiperspektral Görüntüleme (HSG) verilerinin yüksek boyutlu olması, sınıflandırma performansını olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle, birçok HSG sınıflandırma uygulamasında, yüksek boyutlu verilerle başa çıkmak için boyut indirgeme yöntemlerine başvurulmaktadır. Boyut indirgeme yöntemleri, kullanışlı özelliklerin elde edilmesini hedeflemektedir. Bu sürecin sonucunda veri boyutu azaltılmakta ve işlem maliyeti düşürülmektedir. Bu çalışmada, neonatal HSG sınıflandırma başarısını artırmak için veriler üzerine çeşitli boyut indirgeme yöntemleri uygulanmıştır. Hem uzamsal hem de spektral özelliklere erişebilen özel bir 3 boyutlu evrişimli sinir ağı (3B-ESA) modeli sınıflandırma için kullanılmıştır. Birçok boyut indirgeme yöntemi farklı performans değerlendirme ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiş ve Temel Bileşenler Analizi (TBA) ile en iyi sonuca ulaşılmıştır. TBA, genel doğruluk oranı dışında boyut indirgeme süresi bakımından diğer yöntemlere kıyasla oldukça başarılı olmuştur. Bu sayede TBA, anlamlı spektral özelliklerin daha kısa bir sürede elde edilmesini sağlayarak hesaplama maliyetini düşürmüştür. Ayrıca, Negatif Olmayan Matris Ayrışımı (NOMA) ve Yerel Doğrusal Gömme (YDG) yöntemleri de başarılı sonuçlar vermiştir. t-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SKG) yöntemi, iyi sonuçlar vermesine rağmen boyut indirme işleminde en fazla süreyi alan yöntem olmuştur. Sonuç olarak, bu çalışma neonatal hiperspektral görüntü sınıflandırmasında çeşitli boyut indirgeme yöntemlerinin başarılı sonuçlar elde edilmesini sağlayabileceğini göstermektedir. Bu tür tekniklerin kullanılması, yüksek boyutlu HSG verilerini daha işlenebilir hale getirerek sınıflandırma performansını artırmaktadır.