Derin öğrenme tekniklerinin biyomedikal imgeler üzerine uygulamaları
Applications of deep learning techniques on biomedical images
- Tez No: 524890
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- 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: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Derin öğrenme, önceden bilinen veriler üzerinde pek çok katmanlı yapay sinir ağı ile model oluşturarak, bilinmeyen veriler için özelliklerin öğrenimi yardımıyla sınıflandırma ve analiz yapılmasına imkân sağlayan makine öğrenmesi algoritmalarını içeren bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım yapay zekâ teknolojisinin uygulanabilirliğinin artması sonucu ortaya çıkmış ve çalışmalar artmaya başlamıştır. Derin öğrenme teknolojileri kullanılarak özellikle imge tanıma ve sınıflandırma çalışmaları da hız kazanmıştır. En temel derin öğrenme algoritmaları çok katmanlı yapay sinir ağı ve konvolüsyonel sinir ağları olmuştur. Özellikle görüntü işleme alanından bu algoritmalar yaygın biçimde kullanılmıştır. Bu çalışmada derin öğrenme terminolojileri kullanılarak biyomedikal imgelerin Convolutional Neural Networks(CNNs) yöntemi ile hastalıklı yapının tespit edilmesi ve medikal resim ögelerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu çalışma doğrultusunda birden fazla medikal veri setlerinden bir miktar veri eğitilerek daha sonra test amaçlı ayrılan verilerin çeşitli derin öğrenme ağ modelleriyle aracığıyla istenilen imge(hastalıklı bölge, doku ya da hücre) tespiti gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma sonunda biyomedikal imgelerin sınıflandırılmasında derin öğrenmenin başarılı sonuçlar sergilediği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Deep learning is an approach that includes machine learning algorithms that enable learning and classification of features for unknown data by creating models with many layered artificial neural networks on previously known data. This approach is the result of increased applicability of artificial intelligence technology and work has begun to increase. Using deep learning technologies, especially image recognition and classification studies have also accelerated. The most basic deep learning algorithms are multi-layer artificial neural networks and convolutional neural networks. These algorithms are used extensively, especially in the field of image processing. In this study, it is aimed to determine the diseased structure of biomedical images by using Convolutional Neural Networks (CNNs) method and to classify medical images by using deep learning terminology. In this study, some data from several medical data sets were trained and then the desired image (diseased area, tissue or cell) was detected by means of various deep learning network models of the data which were separated for test purposes. At the end of this study, it was seen that deep learning was successful in classifying biomedical images.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı biyomedikal karar destek sistemlerinin oluşturulması
Establishment of biomedical decision support systems through deep learning techniques
HARUN ÇİĞ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TAHİR GÜLLÜOĞLU
- Segmentation on brain MR images by using deep learning network and 3D modelling
Derin öğrenme ile MR görüntüleri üzerinde görüntü segmentasyonu ve 3D modelleme
GÖKAY KARAYEĞEN
Doktora
İngilizce
2021
Mühendislik BilimleriBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
- COVID-19 vakalarının tespiti için derin öğrenme tekniklerinin uygulanması
Application of deep learning techniques for detection of COVID-19 cases
HAFİZE ARDUÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzurum Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAŞAR DAŞDEMİR
- Patolojik seslerin tanısı için derin öğrenme tabanlı tıbbi karar destek sisteminin geliştirilmesi
Development of a deep learning-based medical decision support system for the diagnosis of pathological voices
İREM BİGAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyomühendislikTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Röntgen görüntülerinden derin öğrenme ile omurga deformitesinin tespiti
Detection of spine deformity deep from X-ray images with deep learning
TUĞBA ÖZMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ