Geri Dön

Brain tumor detection using image processing & deep learning

Görüntü işleme ve derin öğrenmeyle beyin tümörü tespiti

  1. Tez No: 769000
  2. Yazar: AL-HAWRA' TALAL ABDULHAMED ABDULHAMED
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Beyin neoplazmları, Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Görüntü işleme, Teşhis, Yapay zeka, Brain neoplasms, Deep learning, Convolutional neural networks, Image processing, Diagnosis, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bir beyin tümörü, beynin içindeki anormal hücrelerin bir koleksiyonu veya kütlesidir. Kafatası beyni çevreler ve çok güçlüdür. Böyle bir alanın içindeki herhangi bir büyüme sorun yaratabilir. Beyin tümörleri kanserli (malign) veya kanserli olmayan (iyi huylu) olmak üzere iki tipte olabilir. Beyin kanseri hayatı tehdit eden bir hastalıktır ve teşhis konan tüm insanları ciddi şekilde etkiler. Kesin beyin tümörü sınıflandırması, beyin kanserinin erken teşhis edilmesine yardımcı olur, bu da beyin kanseri hastalarının hayatta kalma oranını artırır, ancak erken tespit etmek oldukça zordur. Manyetik rezonans görüntüleme görüntülerini manuel olarak değerlendirmek zordur. Bu nedenle, daha iyi doğrulukla tümör teşhisi için optimize edilmiş ve hızlı dijital yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, kaggle'da halka açık veri kümesini kullanan hastaların MRI görüntülerinden beyin kanserini ve türünü tanımlamak ve sınıflandırmak için evrişimli sinir ağlarına dayalı bir derin öğrenme modeli kullanıyoruz. Burada, girdi görüntüsünü meningioma, glioma, hipofiz ve tümör yok gibi dört türden birine sınıflandıran derin öğrenme çoklu görüntü sınıflandırması için bir CNN modeli kullanıyoruz. Modelimiz, %89.92'lik en iyi genel doğrulukla önemli bir performans elde ediyor.

Özet (Çeviri)

A brain tumour is a collection, or mass, of abnormal cells inside the brain. The skull encloses the brain, and is very strong. Any growth inside such a space can create problems. Brain tumours can be of two types i.e. cancerous (malignant) or non-cancerous (benign). Brain cancer is a life-threatening disease and it affects all the diagnosed people severely. Precise brain tumour classification helps to diagnose brain cancer early, which increases the survival rate of brain cancer patients, but it is quite hard to detect early. It is difficult to evaluate the magnetic resonance imaging images manually. Therefore there is a need for optimised and fast digital methods for tumour diagnosis with better accuracy. In this work we are using a deep learning model based on convolutional neural networks to identify and classify brain cancer and its type from MRI images of patients using publicly available dataset in kaggle. Here we are using a CNN model for deep learning multi image classification which classifies input image into one of four types like meningioma, glioma, pituitary and no tumour. Our model achieves a significant performance with a best overall accuracy of 89.92%.

Benzer Tezler

  1. Brain tumor detection and classification using image processing techniques

    Başlık çevirisi yok

    SULTAN BAHR FAYYADH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  2. Beyin MR görüntülerinin görüntü işleme teknikleri kullanılarak sınıflandırılması

    Classification of brain mr images using image processingtechniques

    ERCÜMENT GÜVENÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜT ERSOY

    DOÇ. DR. GÜRCAN ÇETİN

  3. Derin öğrenme teknikleri ile beyin tümörü tespiti ve sınıflandırılması

    Brain tumor detection and classification with deep learning techniques

    CANAN SOYOĞUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURTAZA ÖZGÜR YENİAY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZNUR ÖZALTIN

  4. Tıbbi görüntü işleme ile akciğer grafisinde COVID-19 pozitif tespiti için veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi

    Investigation of the performance of data mining and deep learning methods for COVID-19 positive detection in lung graph with medical image processing

    FATMA GÜL KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. JALE KARAKAYA KARABULUT

  5. Görüntü işleme teknikleriyle beyin tümörlerinin tespiti ve sınıflandırma algoritmalarıyla analizi

    Detection of brain tumors with image processing techniques and analysis with classification algorithms

    GÖKALP ÇINARER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU