Computer aided lung cancer diagnoses with deep learning algorithms
Derin öğrenme algoritmaları ile bilgisayar destekli akciğer kanseri teşhisi
- Tez No: 665630
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SHAHRAM TAHERI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Kanser; şu anda dünyanın en ölümcül hastalıklardan biridir ve erken evrelerde teşhis edilmediği takdirde hastaları ölüme sürükler. Yani kanserin teşhisi, değerli insan hayatları için bir ölüm kalım meselesidir. Önde gelen kanser türlerinden biri de akciğer kanseridir ve bu kanserin teşhisi, yalnızca, her bir doktorun aldığı eğitim ile edindiği tecrübeye bağlıdır. Hastaların hayatı ile doğrudan bağlantılı olan bu sınırlamanın üstesinden gelmek için; yüzlerce doktorun ve radyoloğun deneyimine sahip olacak, bilgisayarlaştırılmış bir akciğer teşhis algoritması yapmak gerekmektedir. Bu sayede daha iyi teşhis olasılığı artabilir ve sayısız hayat kurtarılabilir. Bu proje, bu konu üzerine daha önce yapılmış çalışmalardan geçer; şimdiye kadar yapılan çalışmaların doğruluk oranını geçmek ve mümkün olan en iyi sonuca ulaşmak için, çok sayıda yoğun araştırmayı ve sıkı hazırlanmış yapay zekaları test eder. Bu projede kullanılan veri kümesi araştırma amacı ile internetten halka açılmış olan LIDC (Akciğer Görüntüsü Veritabanı Konsorsiyumu) veri kümesidir.
Özet (Çeviri)
Cancer is one of most deadliest diseases in the world right now, and if not diagnosed in early stages, it leads to death of the patients, which means diagnosis of cancer means life or death for precious human lives, one of the leading cancer types is lung cancer, and diagnosis of lung cancer solely depends on the education and experience of individual doctors and radiologists in current world. In order to overcome this limitation as it is directly related to the life of patient, a computerized lung cancer diagnosis algorithm is to be made which will have experience of hundreds of doctors and radiologists to refer from hence increasing the probability of better diagnosis and save countless lives. This project goes through past works done on this topic, tests numerous deep learning and hard crafted machine learning algorithms in order beat past highest accuracies and achieve the highest accuracy possible, the dataset used in this project is the LIDC dataset which is publically available for research purposes on the internet.
Benzer Tezler
- Derin topluluk öğrenmesi modeli ile histopatolojik görüntüler üzerinde çok sınıflı kanser teşhisi
Multi-class cancer diagnosis on histopathological images with deep ensemble learning model
GİZEM YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER YAKUT
- Akciğer kanserinin bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak derin öğrenme ile tespiti
Detection of lung cancer with deep learning using computed tomography images
YUNUS EMRE KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMalatya Turgut Özal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERPİL ASLAN
- Akciğer anomalilerinin çok sınıflı sınıflandırılması: Fantom malzemelerden akciğer dokularına
Multi-class classification of lung anomalies: From pantom materials to lung tissues
DERYA NARİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA ÖZGE ONUR
- Akciğer BT görüntülerinden tümörlü verilerin farklı derin öğrenme modelleriyle tahmini
Prediction of tumor data from lung CT images with different deep learning models
VOLKAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM BAKIR
- 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