Geri Dön

Evrişimli sinir ağları ile mitotik figür sınıflandırması

Classification of mitotic figures with convolutional neural networks

  1. Tez No: 433893
  2. Yazar: ERSİN KILIÇ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SERKAN ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Meme kanseri, Dünya Sağlık Örgütünün verilerine göre en sık görülen 3 kanser türünden biridir. Fakat son yıllarda erken teşhis ve gelişen tedavi yöntemleri meme kanseri kaynaklı ölümlerin azalmasını sağlamıştır. Meme kanseri teşhisinde, doku örnekleri çıkarılır ve histoloji preparatları hazırlanır. Patoloji uzmanları tarafından analiz edilen preparatlar derecelendirme sistemlerine göre değerlendirilir. Meme kanserin teşhisinde, bilgisayar destekli otomatik teşhis için derecelendirme sisteminde olduğu gibi mitoz sayısının belirlenmesi çok önemlidir. Bu çalışmada, problemin çözümü için iki aşamalı bir yöntem önerilmektedir. Birinci aşamada, RGB histoloji görüntülerinin mavi kanalına oranlanmış dönüşümlerine LoG filtreleme, eşikleme ve morfoloji işlemleri uygulanarak hücre segmentasyonu gerçekleştirilmektedir. İkinci aşamada ise, evrişimli sinir ağları kullanılarak aday bölgeler için sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmektedir. Yapılan çalışmada sınıflandırma işlemi farklı yapıdaki evrişimli sinir ağları ile gerçekleştirilmiş ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak kıyaslanmıştır.

Özet (Çeviri)

According to the World Health Organization, breast cancer is one of the three most common types of cancer. However, early diagnosis and improved treatment methods in recent years have reduced deaths from breast cancer. To diagnose breast cancer, samples of tissue are removed from breast and histology slides are prepared. Pathologists analyse these slides and give them a grade according to grading systems. In the diagnosis of breast cancer, mitosis count plays a critical role for the computer aided diagnosis tools as grading systems. In this paper, we proposed a two-step method for solving the problem. In the first step, histology images of the blue channel relative to the rated transformation, LOG filtering, thresholding and morphological processing are applied to the realization of the cell segmentation. In the second step, classification process is performed for the cell regions using convolutional neural networks. In this study, the classification process follows the different types of convolutional neural networks were performed and compared with the results in comparison.

Benzer Tezler

  1. Evrişimli sinir ağları ile plaka tanımada algoritmaların karşılaştırılması

    Başlık çevirisi yok

    ISA JAVADOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI

  2. Evrişimli sinir ağları ile yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden uçak tespiti

    Aircraft detection from high resolution satellite images with convolutional neural networks

    EMİNE DİLŞAD ÜNSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  3. Evrişimli sinir ağları ile çevrimdışı imza tanıma ve doğrulama

    Offline signature recognition and verification with convolutional neural networks

    BİLAL TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Adli Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF SÖNMEZ

  4. Evrişimli sinir ağları ile histopatolojik görüntülerden melanom tespiti

    Melanoma detection from histopatological images with convolutional neural networks

    FATMA BETÜL KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ

  5. Classification of heart diseases with convolutional neural networks

    Evrişimli sinir ağları ile kalp rahatsızlıklarının sınıflandırılması

    BEKİR YAVUZ KOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANER ARSAN