Brain tumor segmentation and classification using machine learning techniques
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 729010
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Görüntü bölütlemenin amacı, bir görüntüyü ayrık bölümlere ayırmaktır. Bu süreç büyük bir pratik etki ile görüntü işlemedeki en zor görevlerden biri. Yaygın olarak kullanılır örneğin damarları, dokuları, kemikleri ve vücudun diğer kısımlarını tespit etmek için tıbbi görüntü işlemede insan vücudu ve bunların görselleştirilmesi veya nesne takibi için bilgisayar vizyonu ve diğerleri. Ayrıca, birçok üst düzey algoritma, segmentasyon algoritmalarından elde edilen iyi sonuçlara güvenir. Makul sonuçlar veren birçok yaklaşım olmasına rağmen, hala iyileştirmeler, yani yaklaşımları hızlandırmak ve en kötü ve daha karmaşık ve zaman açısından kritik sorunları çözebilmelerini sağlamak için daha karmaşık görüntüler gerçek zamanlı nesne takibi veya hasarlı görüntülerin segmentasyonu gibi. Bu tezde önerdiğimiz bir MRI görüntüleri ile sınıflandırma yöntemlerini kullanarak beyin tümörü için görüntü bölütlemesi. bizim yöntemimiz dört adımda özetlenebilir, ilk olarak öznitelik çıkarma, öznitelik seçimi, son olarak görüntü bölütleme ve görüntü sınıflandırma.
Özet (Çeviri)
The goal of image segmentation is to partition an image to disjointed segments. This process is one of the most difficult tasks in image processing with a large practical impact. It is widely used for example in medical image processing for detecting veins, tissues, bones and other parts of the human body and their visualization or in computer vision for object tracking and many others. Moreover, many higher level algorithms rely on good results from segmentation algorithms. Although there are many approaches producing reasonable results, there is still a room for improvements, i.e. to speed the approaches up and to make them able to deal with worst and more complicated images, to make them be able to solve more complex and time critical issues like real-time object tracking or segmentation of damaged images. In this thesis we proposed an image segemention for brain tumor using classification methods with MRI images. Our method can be summerzied in four steps , first the feature extraction , the the feature selection , finaly the image segemention and image calssfication.
Benzer Tezler
- Brain tumor segmentation and classification using machine learning
Makine öğrenimine dayalı beyin tümörü bölümlemesi ve sınıflandırması
RUAA MASHKOOR MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA
- A medical decision making system for brain tumor identification from magnetic resonance images using machine learning techniques
Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak manyetik rezonans görüntülerinden beyin tümörünün belirlenmesi için tıbbi karar verme sistemi
ZAHRAA ABD AL RAHMAN MOHAMMED AL SAFFAR
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Breast tumor segmentation and classification on histopathological images using machine learning
Makine öğrenmeyi kullanarak histopatolojik görüntüler üzerinden meme tümörünün bölümlendirilmesi ve sınıflandırılması
ZEYAD ABDALKAREEM KHALAF KHALAF
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA
- Image segmentation and classification based on CNN model to detect brain tumor
Başlık çevirisi yok
NOOR S. SALEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SHADİ M S HİLLES
- 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