Lung cancer classification and detection using convolutional neural networks
Konvolüsyonel sinir ağları kullanılarak akciğer kanseri sınıflaması ve tespiti
- Tez No: 645856
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÖZBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Tez özet Türkçe ve İnglizce Teknolojinin muazzam büyümesi, tıp bilimi araştırma alanında hızlı bir gelişmeye yol açtı. Araştırmacıların ana odak noktalarından biri, beyin, meme, akciğer vb. gibi farklı organlarda kanser tespitidir. Akciğer kanseri, tüm dünyada diğer kanser türleri arasında daha yüksek bir ölüm nedenine sahiptir. Kuşkusuz akciğer kanserinde en kritik nokta, birçok hastanın hastalığa karşı hayatta kalmasını sağlayabileceği erken teşhisdir. Bu nedenle akciğer kanseriyle mücadelede en önemli kısımlardan biri daha erken aşamalarda tespitedilmesidir ve bu nedenle bu amaca ulaşmak için teknolojik gelişmelerle birlikte bir çok sistem geliştirilmektedir. Bu çalışmada, küçük hücreli akciğer kanseri, adenokarsinom, skuamöz hücreli kanser, büyük hücreli karsinom, farklılaşmamış küçük hücreli olmayan akciğer kanseri dahil olmak üzere bazı akciğer kanseri türlerinin tanımlanması ve ayrıca normal akciğerin tanımlanması için bir tanıma sistemi önerilmektedir. Önerilen algoritma, derin öğrenmeye ve evrişimli sinir ağına dayanmaktadır. Sistem, Matlab GUI'nin transfer öğrenmesi ile uygulanmakta ve Irak'ın Kerkük şehrinde bulunan K1 hastanesinde toplanan veriler ile eğitilmekte ve test edilmektedir. Sistemin evrişimli sinir ağı mimarisi, derin öğrenme ağında geliştirilmiştir ve yedi katmanlı olarak tasarlanmıştır ve her akciğer kanseri türü için yaklaşık 100 örnek ve normal akciğer için 50 örnekle transfer öğrenmede eğitilmiştir. Önerilen sistemin tanımlan anamaçlar için başarıyla çalıştığı bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
The immense growth of technology has led to a booming development in the medical science research field. One of the major focuses of researchers is cancer detection in different organs like brain, breast, lung, etc. Lung cancer has a higher cause of death amongst the other cancer types all over the world. Undoubtedly, the most critical point in lung cancer is its early detection where it can lead many patients to survive against the illness. Therefore, one of the most important parts in fighting against lung cancer is detecting it in earlier stages and that's why many systems are being developed with the technology development for achieving this goal. In this work, a recognition system for identifying some lung cancer types including small cell lung cancer, adenocarcinoma, squamous cell cancer, large cell carcinoma, undifferentiated non- small cell lung cancer and also for identifying normal lung is proposed. The proposed algorithm is based on deep learning and convolutional neural network. The system is implemented by transfer learning of MATLAB GUI and it is trained and tested by the data which is collected in K1 hospital located in Kirkuk city, Iraq. The system's convolutional neural network architecture has been developed in deep learning network and it is designed with seven layers and trained in transfer learning with almost 100 samples for each lung cancer type and 50 samples for normal lung. It is found that the proposed system has been successfully worked for the defined purposes.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yaklaşımı ile pulmoner nodül karar destek sistemi
Pulmonary nodule decision support system with deep learning approach
HİLAL TİRYAKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KURT
- Classification of lung nodules in CT images using convolutional neural networks
BT görüntülerinde akciğer nodüllerinin evrişimsel sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması
GÖRKEM POLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tüberküloz hastalığının tespiti için yeni bir evrişimsel sinir ağı modeli
A new convolutional network model for detection of tuberculosis disease
MEHMET BABALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM BAKIR
- Evrişimsel sinir ağları ile toraks BT görüntülerinden akciğer kanseri tespiti
Detection of lung cancer on thorax CT images with convolutional neural networks
AYMEN SALMAN DAWOOD EZZAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAHİME CEYLAN
- Biomedical image processing using artificial intelligence
Yapay zeka kullanarak biyomedikal görüntü işleme
SHIREEN ALOFARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMZA OSMAN İLHAN