Derin öğrenme ile covıd-19, beyaz kan hücreleri, tüberküloz ve kalp krizi riskinin analizi
Analysis of covid-19, white blood cells, tuberculosis and heart attack risk by using deep learning
- Tez No: 743943
- Danışmanlar: PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ, DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Tıbbi görüntü verilerinin analizi, hastalıkların teşhisi ve buna bağlı olarak insan hayatı için kritik önem arz etmektedir. Son dönemde gerek akademik gerekse de tıp dünyasındaki potansiyeli sebebiyle röntgen, tomografi, ve MR gibi görüntülerin ve hastanın tahlillerinden elde edilen metin tabanlı verilerin işlenerek, hastanın durumuyla ilgili tespit yapılması yapay zekada en öne çıkmış çalışma alanlarından biridir. Bu tez çalışması kapsamında; röntgenler, mikroskobik kan hücreleri ve kalp krizi bulgularından hastalık teşhisi çalışmaları ve derin öğrenme teknikleri birleştirilerek optimize bir model üretilmiştir. Bu bağlamda çalışma boyunca üretilen model, hibrit bir modele dayalı yeni bir derin öğrenme tabanlı mimari sunmaktadır. Mimari temel olarak transfer öğrenme metodolojisinde otomatik kodlayıcı ve SVM sınıflandırıcı kullanılarak önceden eğitilmiş ağlara dayalı olarak tasarlanmıştır. Burada önerilen yöntemin temel katkıları; literatürde çoğunlukla kullanılan, önceden eğitilmiş modelleri optimize edilmiş bir Şekilde birleştiren bir hibrit model önermesi ve ayrıca evrişimli sinir ağı üzerinde öznitelik iyileştirilmesi işlemi için yeni bir sezgisel algoritma modellemesi geliştirilmesidir. Kapsamlı veri setleri temel alınarak gerçekleştirilen performans karşılaştırmaları, önerilen mimarinin literatürdeki diğer gelişmiş mimarilerden daha başarılı sonuç verdiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The analysis of medical image and text data is critical for the diagnosis of diseases and, accordingly, for human life. In recent years, processing of images such as x-ray, tomography, MR and text-based data obtained from patients' analyzes and determination of the patient's condition is one of the most prominent areas in artificial intelligence due to its potential both in the academic and medical world. Within the scope of this thesis; An optimized model was produced by combining disease diagnostic approaches and deep learning methods from X-rays, microscopic blood cells and heart attack findings. In this context, the model provided in the study proposes a new deep learning-based architecture based on a hybrid model. The architecture is basically designed based on pre-trained networks using autoencoder and SVM classifier in transfer learning methodology. The essential contributions of the method proposed here are; Commonly used in the literature is a hybrid model proposition that combines pre-trained models in an optimized way, as well as the development of a new heuristic algorithm modeling for feature optimization operation on convolutional neural networks. Performance comparisons based on extensive datasets have shown that the proposed architecture outperforms the most advanced architectures in the literature.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile radyolojik görüntüler üzerinden COVID-19 tespiti
COVID-19 detection in radiological images with deep learning
TANJU CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN İNİK
- Adaptif yöntemlerle iyileştirilmiş göğüs röntgenlerinden derin öğrenme ile COVID-19 tespiti
COVID-199 detection using deep learning on chest X-rays enhanced by adaptive methods
SÜLEYMAN SERHAN NARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ALTAN
- Akciğer bilgisayarlı tomografilerinden görüntü işleme ve derin öğrenme ile COVID-19 tespiti
COVID-19 detection with image processing and deep learning from lungs computed tomography
FEYZANUR BANU DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSEN YILMAZ
- X-ışını ve derin öğrenme ile covid-19 tespiti
Covid-19 detection by x-ray images and deep learning
NAMRIG HUSSAIN SULIMAN FEDAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİR DURSUN
- X-ray görüntüleri ile derin öğrenme kullanılarak covid-19 vakalarının tespiti
Detection of covid-19 cases by applying deep learning with x-ray images
MUHAMMED MUSTAFA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAŞİT KÖKER