Derin öğrenme ile görüntü bölütleme
Image segmentation with deep learning
- Tez No: 570547
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Son yıllarda tıbbi görüntülerin analizi için yapay zekâ ve derin öğrenme yöntemlerinin ortaya çıkışı, doktorların hastaları hakkında daha iyi kararlar almalarına yardımcı olan akıllı tanı sistemlerinin geliştirilmesini sağlamıştır. Bu yeni yöntemler ile birçok alanda yüksek başarı oranları elde edilmektedir. Bunlardan bir tanesi de cilt hastalıkları ve tedavisiyle uğraşan dermatoloji(cildiye) alanıdır. Dermatoloji alanındaki önemli hastalıkların başında cilt kanseri gelmektedir. Cilt kanseri ölümcül olarak görülebilen bir kanser tipidir ve erken tanının yapılması bu hastalık için hayati önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında derin öğrenme temelli bir yaklaşım kullanılarak dermoskopik görüntüler ile semantik bölütleme ve deri lezyonu tespiti için sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Bölütleme adımında deri görüntülerinden tahmini olarak lezyon bölgesi çıkarılmış, sınıflandırma adımında ise görüntüler iyi huylu ve kötü huylu olarak ikili ve daha sonra üçlü sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma ve bölütleme için geliştirilen yöntemlerin, literatürdeki çalışmalara benzer ve bazılarından daha başarılı şekilde sonuçlar sergilediği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In recent years, the occurence of artificial intelligence and deep learning methods for the analysis of medical images has led to the development of intelligent diagnostic systems that help doctors make better decisions about the patient's health. By means these new methods, high success rates are achieved in many field. One of them is the field of dermatology which deals with skin diseases and treatment. One of the most important diseases in dermatology is skin cancer. Skin cancer is a type of cancer that can be seen as fatal and early diagnosis is vital for this disease. In this thesis, a deep learning based approach is used to classify dermoscopic images with semantic segmentation and skin lesion detection. In the segmentation step, the lesion region is estimated on the skin images, and in the classification step, the images are classified as benign and malignant, and then classified as triple. The methods developed for classification and segmentation are novel with respect to hierarchical studies in the literature and have shown more successful results than some.
Benzer Tezler
- Lung cancer prediction and classification using ML models
Başlık çevirisi yok
HAYDER SALMAN MOHAMMED MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Derin öğrenme yöntemleri ile cilt lezyon bölütlemesi
Skin lesion segmentation with deep learning techniques
SOHAIB NAJAT HASAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
DR. MURAT GEZER
- Yüz görüntülerinde derin üretken modeller ile anlamsal görüntü tamamlama
Semantic image completion with deep generative models in facial images
İLKAY ÇINAR
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ
- Automated learning rate search using batch-level cross-validation
Yığın seviyesinde çapraz geçerleme kullanarak otomatik öğrenme oranı araması
DUYGU KABAKCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKBAŞ
- SAR (sentetik açıklıklı radar) görüntülerinde bölütleme
SAR (synthetic aperture radar) images segmentation
HAKAN ERTEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI