Beyin MR görüntülerinin akıllı yöntemler ile sınıflandırılması, kümelenmesi ve bölütlenmesi
Classification, clustering and segmentation of brain MR images by intelligent methods
- Tez No: 702129
- Danışmanlar: PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Beyin MR görüntülerinin analizi tıp alanında büyük bir öneme sahiptir. Bu nedenle, görüntü işleme ve analiz performansını iyileştirmek için çok sayıda akıllı yöntem geliştirilmiştir. Tez çalışması kapsamında beyin MR görüntülerinin sınıflandırma, kümeleme ve bölütleme işlemleri için K-En Yakın Komşuluk, Destek Vektör Makinesi, Yapay Sinir Ağı, K-Ortalama, Bulanık C-Ortalama ve Derin Öğrenme algoritmaları detaylı olarak incelenerek birleri arasındaki performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Daha sonra derin öğrenme algoritması olan Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) ile geliştirilen uygulamayla beyin MR görüntüleri sınıflandırılmaya ve bölütlenmeye çalışılmıştır. Yapılan uygulama ile ESA algoritmasından diğer algoritmalara göre daha iyi sonuçlar alındığı görülmüştür. Sınıflandırma uygulamalarında öncelikle beyin MR görüntüleri normal ve anormal olarak iki sınıfa daha sonra anormal görüntülerdeki tümör türleri sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Yapılan testler sonucunda görüntülerin sınıflandırılmasında önceki çalışmalarda kullanılan ESA mimarilerinden daha az sayıda evrişim katmanı kullanılarak %96 ve üzerinde başarım elde edilmiştir. Son olarak sınıflandırılan tümörlerin yerlerinin tespit edilmesi amacı ile bir ESA modeli olan U-Net mimarisi ile görüntüler bölütlenmeye çalışılmıştır. Yapılan testlerle tümörlerin yerleri büyük oranda tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Analysis of brain MRI images is of great importance in the medical field. For this reason, many intelligence methods have been developed to improve image processing and analysis performance. Within the scope of this thesis study, K-Nearest Neighborhood, Support Vector Machine, Artificial Neural Network, K-Mean, Fuzzy C-Mean and Deep Learning algorithms for classification, clustering and segmentation of brain MR images were examined, and their performances were compared with each other in detail. Later, with the application developed using the Convolutional Neural Network (ConNN) method, a Deep Learning algorithm, brain MR images were classified and segmented. With the application, it was seen that better results were obtained from the ConNN algorithm compared to other algorithms. In classification practices, brain MR images were first classified into two classes as normal and abnormal, and then tumor types in abnormal images. As a result of the tests, a performance 96% and above was achieved by using fewer convolution layers than the ConNN architectures used in previous studies in the classification of images. Finally, in order to locate the classified tumors, the images were divided with the U-Net architecture, a ConNN model. With the tests performed, the locations of the tumors were determined to a great extent.
Benzer Tezler
- Diagnosis of brain cancer and contour normal tissue for radiation therapy based on deep learning methods
Derin öğrenme yöntemleriyle radyoterapi için beyin kanseri tanisi ve normal doku ayrimi
NAVID HALILI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- La Vie artistique litteraire culturelle et sociale l'Izmir en langue Française (du XVII'eme siecle a nos jours)
Fransızca'da İzmir'in sanatsal edebi kültürel ve toplumsal yaşamı (XVII'inci yüzyıldan günümüze)
HASAN ZORLUSOY
Doktora
Fransızca
1993
Fransız Dili ve EdebiyatıDokuz Eylül ÜniversitesiFransız Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL KAYRA
- Deep ensemble learning-based classification of stroke
Derin topluluk öğrenme tabanlı inme sınıflandırması
RUSUL ALI JABBAR ALHATEMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN SAVAŞ
- Beyin mr görüntülerini sınıflandırarak yapay sinir ağları kullanarak beyin tümörü tespiti
Brain tumor detection using neural networks by classifying brain mri images
AHMED M A ABUSAMRA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUAMMER AKÇAY
- Determinig brain illness images by using neural network
Yapay sinir ağları kullanılarak beyin hastalıklarının görüntülerinden tespiti
ELİF ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. BEKİR KARLIK