Beyin tümörlerinin sınıflandırılması için bilgisayar destekli tanı sisteminin tasarlanması ve uygulanması
Design and implementation of a computer-aided diagnosis system for brain tumor classification
- Tez No: 722807
- Danışmanlar: PROF. DR. RÜŞTÜ GÜNTÜRKÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Beyin Tümörü, DWT, PCA, SVM, Tümör Sınıflandırması, Brain Tumor, DWT, PCA, SVM, Tumor Classification
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Bu çalışmada, manyetik rezonans görüntüleri (MRG) aracılığıyla beyin tümörünün otomatik tespiti ve sınıflandırılması için iki aşamalı bir CAD sistemi geliştirilmiştir. Sistemler hem tanılama doğruluğunu artırmakta hemde ihtiyaç duyulan süreyi azaltmaktadır. Bu sistem ilk aşamada beyin tümörü MRG'sini normal ve anormal görüntüler olarak sınıflandırmaktadır. İkinci aşamada ise anormal MRG'lerden tümör tipi iyi huylu (kansersiz) veya kötü huylu (kanserli) olarak sınıflandırmaktadır. Önerilen CAD ile; K-ortalama kümeleme, MRG görüntü segmentasyonu, ayrık dalgacık dönüşümü (DWT) kullanılarak özellik çıkarmada ve temel bileşen analizi (PCA) uygulayarak özellik azaltma işlemleri gerçekleştirilmiştir. İkinci aşamadaki sınıflandırmada ise bir destek vektör makinesi (SVM) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Önerilen CAD'in performans değerlendirmesi, standart olmayan bir MRG veri tabanı kullanılarak sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, a two-stage CAD system was developed for the automatic detection and classification of brain tumor via magnetic resonance imaging (MRI). The systems both increase the diagnostic accuracy and reduce the time needed. This system first classifies brain tumor MRI as normal and abnormal images. In the second stage, the tumor type from abnormal MRIs is classified as benign (non-cancerous) or malignant (cancerous). With the proposed CAD; Feature extraction using K-means clustering, MRI image segmentation, discrete wavelet transform (DWT) and feature reduction by applying principal component analysis (PCA). In the second stage classification, a support vector machine (SVM) was used. Performance evaluation of the proposed CAD results were obtained using a non-standard MRI database.
Benzer Tezler
- Medical dataset classification based on different deep learning techniques and meta-heuristic algorithms
Farklı derin öğrenme teknikleri ve meta-sezgisel algoritmalara dayalı tıbbi veri kümesi sınıflandırması
YEZI ALI KADHIM
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALOK MISHRA
PROF. DR. REŞAT ÖZGÜR DORUK
- Derin öğrenme tabanlı beyin MR görüntülerinden beyin tümörlerinin tespit edilmesi ve sınıflandırılması
Detection and classification of brain tumors from MR images based on deep learning
ALİ ARI
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVUT HANBAY
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Mr görüntülerinde gliyom karakterizasyonu için 3B analiz temelli sınıflayıcı model tasarımı
The design of 3D analysis-based framework for glioma characterization in MR images
ABDULSALAM HAJMOHAMAD
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN KOYUNCU
- Comparative analysis of deep convolutional neural network models for classification of brain tumors
Beyin tümörlerinin sınıflandırılmasında derin evrişimli sinir ağı modellerinin karşılaştırmalı analizi.
OZAN AKHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstinye ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞENOL PİŞKİN