Derin öğrenme ile göğüs röntgenlerinden hastalık teşhisi
Diagnosis from chest X-rays with deep laerning
- Tez No: 698518
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET HACIBEYOĞLU, DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE MERVE ACILAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Göğüs Hastalıkları, Computer Engineering and Computer Science and Control, Chest Diseases
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıpta erken tanı dendiği zaman kişide henüz hastalık belirtisi yokken veya herhangi bir sıkıntı duymazken hastalığın tanımlanması anlaşılır. Günümüzde tıp dünyasında hastalıkların tedavisinde erken tanı önemli bir rol oynamaktadır. Çünkü erken tanı birçok hastalığın ilerlemesinin önüne geçen çok önemli bir adımdır. Hastalıkta tanı ne kadar erken konulursa tedavinin başarısı da buna bağlı olarak artmaktadır. Ayrıca tedavi için kişiye ve doktora zaman kazandırmaktadır. Binlerce insanın sağlığını etkileyen göğüs hastalıklarının teşhisi için göğüs röntgenlerini kullanmak halen en iyi yöntemdir. Fakat uzman radyolog sayısının yeterli olmayışı raporların okunmasında ciddi zaman kaybına neden olmaktadır. Bu durum, göğüs röntgenlerine teşhis koyabilecek bir bilgisayar sistemine ihtiyaç olduğunu göstermektedir. Bu tezin konusu olan çalışma, bu alandaki ihtiyacı gidermeye çalışacak derin öğrenme tabanlı bir konvolüsyonel sinir ağı modeli ortaya koymaktır. Tez çalışmasında geliştirilen konvolüsyonel sinir ağı ve literatürde sıklıkla kullanılan önceden eğitilmiş hazır modeller ulusal sağlık enstitülerinin yayınladığı 30.805 farklı hastanın 112.120 adet önden görünümlü göğüs röntgeninden oluşan Chest X-ray14 veri seti kullanılarak eğitilmiştir. Veri setindeki röntgenler 14 farklı göğüs hastalığının bir ya da bir kaçını veya sağlıklı bir bireyi temsil etmektedir. Bu açıdan bakıldığında çözülmek istenen problem çoklu etiket sınıflandırma problemidir. Keras kütüphanesinde, python programlama dili kullanılarak geliştirilen model ve hazır modeller ile yapılan deneysel çalışmalarda literatüre oranla daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
When early diagnosis is mentioned in medicine, it is understood that the disease is defined when the person does not have any signs of the disease or does not have any distress. Today, early diagnosis plays an important role in the treatment of diseases in the medical world. Because early diagnosis is a very important step in preventing the progression of many diseases. The earlier the diagnosis is made, the more successful the treatment will be. It also saves time for the person and the doctor for treatment. Using chest X-rays is still the best method for diagnosing chest diseases that affect the health of thousands of people. However, the insufficient number of specialist radiologists causes a serious loss of time in reading the reports. This indicates the need for a computer system that can diagnose chest X-rays. The study, which is the subject of this thesis, is to present a deep learning-based convolutional neural network model that will try to meet the need in this area. The convolutional neural network developed in the thesis study and pre-trained ready-made models that are frequently used in the literature were trained using the Chest X-ray14 dataset consisting of 112.120 frontal chest X-rays of 30,805 different patients published by the national health institutes. X-rays in the dataset represent one or more of 14 different chest diseases or a healthy individual. From this point of view, the problem to be solved is the multi-label classification problem. In the Keras library, more successful results were obtained in experimental studies with the model and ready-made models developed using the python programming language compared to the literature.
Benzer Tezler
- Hayvansal gıdalarda derin öğrenme ile tüberküloz tespiti
Detection of tuberculosis in animal-based foods using deep learning
MUSTAFA BURKAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EKİN EKİNCİ
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL