Yapay zekâ teknikleri kullanılarak hastalıkların teşhisi için beyaz kan hücre tiplerinin ayrıştırılması
Separation of white blood cell types for disease diagnosis using artificial intelligence techniques
- Tez No: 1005931
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Malatya Turgut Özal Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Beyaz kan hücreleri, bağışıklık sisteminin temel unsurları arasında yer alarak vücudu enfeksiyonlara, yabancı maddelere ve diğer zararlı tehditlere karşı koruyan hayati hücrelerdir. Kemik iliğinde üretilen ve kan dolaşımıyla vücuda dağılan bu hücreler, patojenlere karşı savunma mekanizmalarını başlatma, düzenleme ve uygulamada kilit bir rol oynar. Bundan dolayı beyaz kan hücresi türlerinin otomatik tespit edilmesi büyük bir önem arz etmektedir. Yapılan bu tez çalışmasında beyaz kan hücrelerinin otomatik tespiti için Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) ve Vision Transformer (ViT) kullanılarak hibrit bir model geliştirilmiştir. Öncelikle 13 farklı ESA ve ViT mimarisi kullanılarak özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra bu modeller arasında en başarılı sonucu üreten iki model önerilen modelin tabanını oluşturmuştur. En iyi performansı gösteren iki modelden elde edilen özellik temsilleri birleştirilmiş ve ardından VOTE tabanlı bir karar mekanizması uygulanmıştır. Sonuç olarak %97.44 oranında bir doğruluk değeri elde edilmiştir. Önerilen model çalışmada kullanılan diğer modeller ile de karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak önerilen modelin diğer modellerden başarılı sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Bundan dolayı önerilen modelin beyaz kan hücrelerinin tespit edilmesinde kullanılabileceğini düşünüyoruz. Önerilen model sayesinde uzmanların iş yükü hafifleyecek ve tanı ve teşhis süresi kısalacaktır. Bununla birlikte hastaların tedavisine daha erken başlanabilecektir.
Özet (Çeviri)
White blood cells are vital cells that protect the body against infections, foreign substances, and other harmful threats, forming a fundamental component of the immune system. Produced in the bone marrow and distributed throughout the body via the bloodstream, these cells play a key role in initiating, regulating, and implementing defense mechanisms against pathogens. Therefore, the automated detection of white blood cell types is of great importance. In this thesis, a hybrid model was developed for the automated detection of white blood cells using Convolutional Neural Networks (CNN) and Vision Transformer (ViT). First, feature extraction was performed using 13 different CNN and ViT architectures. Then, the two models that produced the most successful results formed the basis of the proposed model. Feature representations obtained from the two best-performing models were combined, and then a VOTE-based decision mechanism was applied. As a result, an accuracy rate of 97.44% was obtained. The proposed model was also compared with the other models used in the study. As a result, it was observed that the proposed model produced more successful results than the other models. Therefore, we believe that the proposed model can be used in the detection of white blood cells. The proposed model will reduce the workload of specialists and shorten the diagnosis and treatment time. Consequently, patients can begin treatment earlier.
Benzer Tezler
- Cerebrospinal fluid lumen segmentation with artificial intelligence techniques
Yapay zeka teknikleri ile beyin omurilik sıvısı lümen bölütlemesi
AYŞE KELEŞ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
PROF. DR. OKTAY ALGIN
- Belirli nöropsikolojik rahatsızlıkların yapay zeka temelli sınıflandırılması
Artificial intelligence based classification of specific neuropsychological disorders
FİRUZE DAMLA ERYILMAZ BARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERİÇ ÇETİN
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak demans türü hastalıkların sınıfandırılması
Classification of dementia-type diseases using deep learning methods
RUMEYSA NEGİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR KARADUMAN
- Yapay zeka tabanlı akciğer röntgen görüntülerinden covıd-19 tespiti
Covid-19 detection from artificial intelligence based lung x-ray images
ÖZGÜR KART
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
- Kalp hastalıklarının teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yaklaşım
Machine learning-based approach for diagnosis of heart diseases
İBRAHİM ÇAĞATAY İLİKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMalatya Turgut Özal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH TOPALOĞLU