Mamografi görüntüleri üzerinde derin öğrenme ile BI-RADS sınıflandırması
BI-RADS classification on mammography images using deep learning
- Tez No: 762043
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RIZA CENK ERDUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Meme kanseri kadınlarda kanserden ölümlerin ikinci en sık nedenidir. Bu kadar yaygın görülen bir hastalığın tedavi edilebilir bir dönemde saptanması oldukça önemlidir. Günümüzde siber güvenlik, dil çevirileri ve sağlık hizmetleri gibi birçok uygulama alanında yapay zeka yöntemleri kullanılmaktadır. Bu uygulamalara mamografi görüntüleri üzerinde kanser tespiti, risk seviyesi tespiti ve kuşkulu bölgelerin bulunması gibi konularda geliştirilen yapay zeka modelleri dahildir. Amerikan Radyoloji Koleji tarafından geliştirilen BI-RADS sistemi mamografi görüntülerinde kanser seviyesinin belirlenmesinde radyologlar tarafından bir standart olarak kullanılmaktadır. 6 adet seviye içeren BI-RADS seviyelerinden 3. ve 4. seviyeler, sırasıyla iyi huylu ve kötü huylu meme kanseri ihtimali olan hastaları temsil etmektedir. Literatürde BI-RADS 3 ve BI-RADS 4 olarak etiketlenen görüntülerin sınıflandırılmasında bir belirsizlik bulunmaktadır. Bu tezde CBIS-DDSM adlı açık veri setinde bulunan mamografi çekimleri kullanılarak görüntüleri BI-RADS 3 ve BIRADS 4 sınıflarından birine sınıflandıran bir yapay zeka modeli geliştirilmiştir. Bu amaçla evrişimli sinir ağları ile bir sınıflandırma modeli eğitilip, veri artırımı ve transfer öğrenme yöntemleri ile başarılı bir derin öğrenme modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Breast cancer is the second most common cause of cancer death in women. It is very important to detect such a common disease in a treatable period. Today, artificial intelligence methods are used in many application areas such as cyber security, language translations and health services. These applications include artificial intelligence models developed on subjects such as cancer detection, risk level detection and finding suspicious areas on mammography images. The BI-RADS system, developed by the American College of Radiology, is used as a standard by radiologists in determining the level of cancer in mammography images. Levels 3 and 4 of the 6 levels of BI-RADS represent patients with a probability of benign and malignant breast cancer, respectively. There is an uncertainty in the classification of images labeled as BI-RADS 3 and BI-RADS 4 in the literature. In this thesis, an artificial intelligence model has been developed that classifies images into one of BI-RADS 3 and BIRADS 4 classes by using mammography images in the CBIS-DDSM open dataset. For this purpose, it is aimed to train a classification model with convolutional neural networks and develop a successful deep learning model with data augmentation and transfer learning methods.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme modellerine dayalı mamografi görüntülerinin sınıflandırılması
Classification of mammography images based on deep learning models
AYA ALDASHASH
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
BiyomühendislikKarabük ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EFTAL ŞEHİRLİ
- Tıbbi görüntü işleme ile tanı koymada veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
Performance analysis of data mining and deep learning methods in diagnosis with medical image processing
HANİFE AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. JALE KARAKAYA KARABULUT
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak meme kanseri teşhisi
Diagnoses of breast cancer using deep learning techniques
PEREN JERFİ CANATALAY
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Mamografi görüntülerinin değerlendirilmesinde kullanılan yeni bir karar destek sistemi tasarımı
A new decision support system design used in the evaluation of mammography images
RAMAZAN ALİOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇETİN GENÇER
- Denetimsiz derin öğrenme kullanılarak dijital meme tomosentezi görüntülerinde gürültünün giderilmesi
Unsupervised denoising of digital breast tomosynthesis images using deep learning
OSMAN ALPCAN ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM