Histopatolojik meme kanseri görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of histopathological breast cancer images by deep learning methods
- Tez No: 743477
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SAYGILI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü İşleme, Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, Yapay Sinir Ağları, Histopatolojik Görüntüler, Meme Kanseri, Image Processing, Artificial Intelligence, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Histopathological Images, Breast Cancer
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Görsel verilerin işlenmesi son yıllarda özellikle medikal alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Yapay zekânın bir alt dalı olan derin öğrenme yöntemleri, görüntü işleme yöntemleri ile birlikte kullanılarak; doku analizi ve hastalıkların otomatik sınıflandırılması başta olmak üzere birçok alanda başarılı bir şekilde uygulanmaktadır. Derin öğrenme, bir dönem mevcut donanımların yetersiz kalması sebebiyle durgunluk noktasına gelmiş fakat 2000'li yıllar ile birlikte tekrar popüler bir alan olmaya başlamıştır. GPU gelişmeleriyle birlikte sığ yapay sinir ağlarından derin yapay sinir ağlarına geçiş yapılmıştır. Katmanlar arasında gerçekleşen geri yayılım algoritmaları sayesinde büyük veri kümelerindeki gizli ve ayırt edici özellikler keşfedilmektedir. Bu da yapay sinir ağlarının ve derin öğrenme yöntemlerinin etkinliğini ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışmada BreakHis veri setinde yer alan histopatolojik meme kanseri görüntüleri, görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Aynı zamanda literatürde yapılan çalışmalar da incelenmiştir. Tezin amacı, özellikle kadınlarda son yıllarda oldukça sık rastlanan meme kanseri hastalığının erken ve doğru teşhisi için otomatik bir yöntem sunulmasıdır. Bu sayede gerçekleştirilen çalışmalar neticesinde tıp uzmanlarına alacakları kararlarda destek olacak nitelikte bir çalışma ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
Processing of visual data has been used frequently in recent years, especially in the medical field. By using deep learning methods, a sub-branch of artificial intelligence, together with image processing methods; It has been successfully applied in many areas, especially tissue analysis and automatic classification of diseases. Deep learning experienced a stagnation due to the inadequacy of the existing hardware for a while, but it started to become a popular field again with the 2000s. With the developments in GPU, there has been a transition from shallow artificial neural networks to deep artificial neural networks. Thanks to back propagation algorithms between layers, hidden and distinctive features in large data sets are discovered. This reveals the effectiveness of artificial neural networks and deep learning methods. In this study, histopathological breast cancer images in the BreakHis dataset were classified using image processing and deep learning methods. At the same time, studies in the literature were also examined. The aim of the thesis is to present an automatic method for the early and accurate diagnosis of breast cancer, which is very common in women in recent years. As a result of the studies carried out in this way, a study has been put forward that will support medical professionals in their decisions.
Benzer Tezler
- Histopatolojik meme kanseri görüntülerinin evrişimsel sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması
Classification of histopathological breast cancer images using convolutional neural networks
ZEHRA KADİROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DENİZ
- Sayısal patoloji görüntülerinin analizinde yenilikçi derin öğrenme yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of innovative deep learning approaches in the analysis of digital pathology images
YUSUF ÇELİK
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KARABATAK
- Konvolüsyonel sinir ağları modelleriyle meme kanseri histopatolojik görüntülerinin sınıflandırılması
Breast cancer histopathological image classification with convolutional neural networks models
IŞIL ÜNALDI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
BiyoistatistikOndokuz Mayıs ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEMAN TOMAK
- Meme kanseri histopatolojik görüntülerinin derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of breast cancer histopatological images using deep learning methods
KADİR CAN BURÇAK
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN UĞUZ
- Farklı derin öğrenme modelleri kullanarak histopatalojik görüntülerden meme tümörlerinin sınıflandırılmasında yeni yaklaşımlar
New approaches in classification of breast tumors from histopathological images using different deep learning models
SEMA NIZAM ABDULGHANI
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN