Classification of brain MR image data using data mining techniques
Beyin MR görüntülerinin veri madenciliği teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
- Tez No: 557824
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMİNE KAYA KELEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nanoteknoloji ve Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alzaymır yaşın ilerlemesiyle etkilerini gösteren ve beynin kendisinden beklenen fonksiyonları yerine getirememesine neden olan bir hastalıktır. Bu hastalığın etkileri bulunduğu çevreye göre çevredeki kişilerin adını unutmak veya gündelik hayatına yardım almadan devam edememek gibi değişiklik gösterir. Genel bir kabule sahip olan tedavi yöntemi olmadığı gibi erken teşhis için de kesin bir yöntem bulunmamaktadır. Bu tez çalışmasında, hastaların beyin manyetik rezonans görüntü (MRI) verileri kullanılarak veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin alzaymır hastalığının teşhisi üzerine peformansları değerlendirilmiştir. 144 kontrol grubu olarak adlandırdığımız sağlıklı kişinin ve 175 alzaymır hastalığına sahip kişinin MR görüntüleri kullanılmıştır. Bu iki grup yaşları 55 ile 91 arasında olan 167 erkek ve 152 kadından oluşmaktadır. İlgili MRI verilerinden beyin kısımlarının hacimsel istatistikleri elde edilmiş ve klasik veri madenciliği algoritmalarıyla hacimsel değşiklikler üzerinden nitelik seçimi ve sınıflandırma performansı değerlendirilmiştir. Ayrıca öznitelik seçim yöntemi olarak bu çalışma kapsamında geliştirilen Yapay Arı Kolonisi Algoritmasının performansı klasik öznitelik seçme yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Toplanan görüntüler normalizasyon işleminden sonra, Gri Madde, Beyaz Madde ve Beyin Omurilik Sıvısı olarak bölüntülenmiştir. Bu normalizasyon ve bölüntüleme işlemleri için Statistical Parametric Mapping araçlarından faydalanılmıştır. Bu Gri Madde görüntüler derin öğrenme içerisinde kullanılmıştır. Sonuçlar karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Alzheimer's Disease is a disease that shows its effects with the progression of the age and it causes the brain to be unable to fulfill its expected functions. The disease's effects show variety according to its phase such as to forget the name of surrounding people or cannot continue daily life without help. As of we know, there is no method has general acceptance for diagnosis and treatment. In this thesis study, the performance of data mining methods and that of deep learning on diagnosis of Alzheimer's Disease (AD) is assessed by using patients' magnetic resonance image (MRI) data. MRI data from 144 healthy persons named control normal (CN) and 175 patients with AD are used. These two groups consist of 167 male and 152 female aged between 55 and 91. Volumetry statistics of the parts of the brain from related MRI data are obtained and performance of the traditional data mining algorithms on feature selection and classification are evaluated. Also, the performance of Artificial Bee Colony algorithm developed in this thesis and used as a feature selector is compared with the classical feature selector methods. Besides this, collected images segmented as Gray Matter (GM), White Matter (WM) and Cerebrospinal Fluid (CSF) after the normalisation process. Statistical Parametric Mapping (SPM) software's tools are utilized for the normalization and segmentation. These GM images are used in deep learning method. Results are compared.
Benzer Tezler
- MR spektroskopi temelli beyin tümörü teşhisinde veri madenciliği uygulamaları
Applications of data mining in MR spectroscopy based brain tumor diagnosis
SİNAN ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ALKAN
- Oto kodlayıcılar ve görüntü işleme teknikleri ile beyin tümörlerinin MR görüntülerinin sınıflandırılması
Classification of MR images of brain tumors with auto encoders and image processing techniques
RUAA ADIL ABDULHUSSEIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN KESER
- MRS verileri kullanılarak makine öğrenmesi yöntemleri ile MS hastalığının teşhis ve sınıflandırılması
Diagnosis and classification of MS disease with machine learning methods using MRS data
ZİYA EKŞİ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖZ
- Bulanık sınıflandırma ile beyin MR görüntülerinde tümör tespiti
Tumor detection in MR brain images using fuzzy classification
ARSLAN ALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAŞAR BECERİKLİ
- Evrişimli sinir ağları kullanarak beyin tümörü evrelerinin sınıflandırılması
Classification of brain tumor grades using convolutional neural networks
ESRA KARAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SOYSAL