Deep learning medical applications
Derin öğrenme tıbbi uygulamaları
- Tez No: 673088
- Danışmanlar: Prof. Dr. GALİP CANSEVER
- 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: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Akciğer kanseri, akciğerde gereksiz üremeye bağlı olan ve yapısal olarak sağlıklı akciğer dokusunda bulunan hücreler tarafından kontrol edilmeyen bir kitle (tümör) oluşumu ile başlar. Bu kitle daha sonra başlangıç konumuna yayılmaya başlar ve daha sonraki aşamalarda, kan dolaşımı yoluyla difüzyon yoluyla dağılan uzak organların (karaciğer, beyin vb.) Eşlik ettiği komşu dokuları istila eder. Tüm tümörler içinde akciğer kanseri, erkek ölümlerinin en önde gelen ve kadın ölümlerinin ikinci en yaygın nedenidir. Dünyada her yıl yaklaşık 1,3 milyon insan akciğer kanserinden ölüyor. Bununla birlikte, modern terapi biçimleri uzun ömürlülüğü artırabilir ve yaşam standardını artırabilir. Durum sonraki aşamaların ötesine geçmeden önce ciddi semptomlar ortaya çıkamaz. Akciğer kanserinde en önemli husus asemptomatik gelişimdir. Aşağıdaki işaretler, insanların kansere yakalanacakları sonucuna varmalarına neden olacaktır. Sigara içenlerde kronik bronşit, öksürük şikayetleri ve mevsimsel balgamın kronik forma kayması, giderek kötüleşen nefes darlığı, balgamda kan, özellikle omuz bölgesi arasında sırta yayılan akut göğüs ağrısı, kanser hakkında düşünmeye yol açan şikayetlerdir. ve idiyopatik kilo kaybı, Ses kısıklığı, çok yorgunluk hissi ve hırıltılı solunum. Akciğer kanseri, bazı hastalarda öksürük, hırıltılı solunum, nefes darlığı ve göğüs ağrısı yaşasa da erken dönemde belirgin olarak belirgin değildir. Kanser, diğer nedenleri kontrol etmek için uygulanan bir X-ray ve / veya CT taramasına bağlı olarak yanlışlıkla teşhis edilebilir. Bu tez, akciğer kanserinin otomatik teşhisi için derin ve otomatik öğrenme modelleri geliştirerek ve hastalığın ilerlemesini tahmin ederek bu zorlukların üstesinden gelmeye çalışmaktadır. Yeni akciğer segmentasyonu yaklaşımı ilk olarak makine öğrenimi yöntemi ve çerçevesi kullanılarak geliştirildi. Bu yöntem, akciğerleri içerecek şekilde tasarlanmıştır. viii aşırı parçalanma hatasını en aza indirirken akciğer duvarına yapışan nodüller. Derin bir sinir ağı tasarlanmış ve eğitilmiştir. Bir GUI paneli, doktorun daha kolay çalışmasını sağlamak için basit bir şekilde tasarlanmış, derin sinir ağı tanı sistemi için arka uç parçası olarak kullanılırken, GUI ön uç tanı sistemidir.
Özet (Çeviri)
Lung cancer begins with the formation of a mass (tumor) in the lung that is dependent on unnecessary reproduction and is not controlled by the cells present in structurally healthy lung tissue. Such mass then starts spreading to the initial location, and invades the adjacent tissues in later stages, accompanied by distant organs (liver, brain, etc.) which are distributed through diffusion via the bloodstream. Of all tumors, lung cancer is the most prominent cause of men 's death and the second most prevalent cause of women 's death. Every year globally nearly 1.3 million people die of lung cancer. Nevertheless, modern forms of therapy can enhance longevity and boost the standard of life. Before the condition advances beyond later phases, severe symptoms can not arise. The most significant aspect in lung cancer is asymptomatic development. The following signs will cause people to conclude that they will grow cancer. Complaints that lead to thinking about cancer include chronic bronchitis in smokers, complaints of coughing and seasonal phlegm shift to chronic form, progressively and steadily worsening shortness of breath, blood in sputum, acute chest pain spreading to the back, especially between the shoulder area, and weight loss in idiopathic, Hoarseness, very tired feeling and wheezing. Lung cancer is not significantly evident in the early stage, even though some patients experience coughing, wheezing, shortness of breath and chest pain. Cancer can be accidentally diagnosed depending on an X-ray and/or CT scan that is applied to check other causes. This thesis attempts to overcome these challenges by developing deep and automated learning models for automatic diagnosis of lung cancer and estimating disease progression. The new lung segmentation approach was first developed using the machine learning method and framework. This method is designed to include pulmonary viii nodules attached to the lung wall while minimizing excessive fragmentation error. A deep neural network designed and trained. A GUI panel also designed in a simple manner so as to make the physician work easier, the deep neural network used as backend part for the diagnosis system, while the GUI is the front-end diagnosis system.
Benzer Tezler
- Denoising and enhancement in medical imaging modalities using deep learning
Medikal görüntüleme sistemlerinde derin öğrenme ile gürültü azaltımı ve görüntü iyileştirme
İREM LOÇ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ERKOL
PROF. DR. MEHMET BURÇİN ÜNLÜ
- Derin öğrenme tabanlı kolon kanseri teşhisi
Deep learning-based colon cancer diagnosis
ABDURRAHMAN SEFER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSiirt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN MÜJDAT TİRYAKİ
- Image reconstruction with deep learning and applications in MR images
Derin öğrenme ile görüntü geriçatımı ve MR görüntülerinde uygulamaları
AMIR AGHABIGLOU
Doktora
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Shape complexity: Relative and emergent, with applications in deep learning
Derin öğrenmede uygulamalarıyla göreli ve belirgen şekil karmaşıklığı
MAZLUM FERHAT ARSLAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA SİBEL TARI
- A novel hybrid activation function in deep learning for robust medical image classification
Derin öğrenmede gürbüz tıbbi görüntü sınıflandırması için yeni bir hibrit aktivasyon fonksiyonu
AREEJ AL-MADHOUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiYapay Zeka Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ASIM EGEMEN YILMAZ