Derin öğrenmeli konvolüsyonel sinir ağları (deep learnıng convolutıonal neural network) kullanarak fotoğraftan trizomi 21(down sendromu) tespiti
Detection of trisomy 21 (down syndrome) from image using deep learning convolutional neural network method
- Tez No: 521567
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CABBAR VEYSEL BAYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Down sendromu kromozomal bir bozukluktur, kişinin fiziksel görünümü etkilemektedir. Down Sendromunun teşhisi, kesin sonuç veren pahalıgenetik testlerin uygulanması ile gerçekleştirilmektedir. Bu nedenle uzmanlar, daha basit ve ekonomik olan fenotipteki fiziksel görünüm değişimlerini kullanarak teşhis koymaktadırlar. Bu çalışmanın amacı, fenotip değişimlerini kullanarak, fotoğraftan down sendromlu kişileri tespit edecek, yapay zekaya dayalı bir sınıflandırma ve karar destek sistemi oluşturmaktır. Çalışmada downlu kişilerle normal kişilerin fotoğraflarının s ı n ı flandırılması, Matlab-Alexnet yazılımı ilederin ö ğ renme yöntemi (CNN) kullanılarak yapılmıştır. Fotoğraf verisetleri internetten açık kaynak lisanslama ile elde edilmiştir. Resimlere gürültü eklenerek de performans testleri gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, hem e ğ itim, hem de performans analizi süreçlerinde, tasarlanan sistemin büyük oranda(%85-90 oranında) başarılı oluğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Down syndrome is a chromosomal disorder which affects physical appearance of the person. Diagnosis of Down Syndrome is performed using expensive but accurate genetic methods. For this reason, experts diagnose the syndrome using physical appearance change of the phenotype, which is simpler and cheaper. The objective of this study is to design and implement an artificial intelligence based classification and decision support system, in order to identify people with down syndrome from the photographs of phenotypes. In the study, the classification of photos with the downies and normal persons was done by using the Matlab-Alexnet software and the Deep Learning Method (CNN). Photo dataset was obtained from the internet by open source licensing. Performance tests for the system is also performed by adding noisy photos. According to the results obtained, it was concluded that the classifier system executed tasks with a success rate of 85-90% ,in the training phase and also in performance analysis processes.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease
Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
İNANÇ MORAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Lung cancer classification and detection using convolutional neural networks
Konvolüsyonel sinir ağları kullanılarak akciğer kanseri sınıflaması ve tespiti
DENIZ NISHAM ANWER SAFAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÖZBAY
- A new deep learning approach: Differential convolutional neural network
Yeni bir derin öğrenme yaklaşımı: Farksal konvolüsyonel sinir ağı
MEHMET SARIGÜL
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUTLU AVCI
- Konvolüsyonel sinir ağlarında ağ eğitiminin iyileştirilmesi
Improving the network training in convolutional neural networks
KÜBRA UYAR
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR