Geri Dön

Akciğer kanserinin derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak tespit edilmesi

Detection of lung cancer using deep learning approaches

  1. Tez No: 787402
  2. Yazar: FERHAT AYAYNA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABİDİN ÇALIŞKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Batman Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Kanser, dünyadaki her ülkede önde gelen ölüm nedeni ve yaşam beklentisinin artmasının önündeki en büyük engeldir. Dünya Sağlık Örgütü'nün 2019 tahminlerine göre kanser, 183 ülkenin 112'sinde 70 yaş üzerindeki ölüm nedenlerinin birinci veya ikinci, 23 ülkede ise üçüncü veya dördüncü sırada yer alıyor. Tıbbi görüntüleme araçları, erken evre akciğer kanseri teşhisinde ve tedavi sırasında akciğer kanserinin izlenmesinde esastır. Akciğer kanseri tespiti için göğüs röntgeni, manyetik rezonans görüntüleme, pozitron emisyon tomografisi, bilgisayarlı tomografi ve moleküler görüntüleme teknikleri gibi çeşitli tıbbi görüntüleme yöntemleri kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Bu tekniklerin, diğer patolojileri olan hastalar için uygun olmayan, kanser görüntülerini otomatik olarak sınıflandırmamak da dâhil olmak üzere bazı sınırlamaları vardır. Akciğer kanserinin erken teşhisi için duyarlı ve doğru bir yaklaşımın geliştirilmesi gereklidir. Derin öğrenme, tıbbi görüntü tabanlı ve dokusal veri modalitelerini kapsayan hızla gelişen uygulamalarla tıbbi görüntülemede en hızlı büyüyen konulardan biridir. Derin öğrenme tabanlı tıbbi görüntüleme araçları sayesinde, klinisyenler akciğer nodüllerini daha doğru ve hızlı bir şekilde tespit edip sınıflandırabilir. Bu çalışma, akciğer kanseri tespiti ve sınıflandırılması için derin öğrenme tabanlı bir çözüm teknikleri sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Cancer is the leading cause of death in every country in the world and the biggest obstacle to increasing life expectancy. According to the World Health Organization's 2019 estimates, cancer ranks first or second among the causes of death over the age of 70 in 112 of 183 countries, and third or fourth in 23 countries. Medical imaging tools are essential in diagnosing early-stage lung cancer and monitoring lung cancer during treatment. Various medical imaging modalities such as chest x-ray, magnetic resonance imaging, positron emission tomography, computed tomography and molecular imaging techniques have been extensively studied for the detection of lung cancer. These techniques have some limitations, including not automatically classifying cancer images, which may make them unsuitable for patients with other pathologies. It is necessary to develop a sensitive and accurate approach for the early diagnosis of lung cancer. Deep learning is one of the fastest growing topics in medical imaging, with rapidly evolving applications covering medical image-based and textural data modalities. With deep learning-based medical imaging tools, clinicians can more accurately and quickly detect and classify lung nodules. This study presents a deep learning-based solution techniques for lung cancer detection and classification.

Benzer Tezler

  1. Lung cancer prediction and classification using ML models

    Başlık çevirisi yok

    HAYDER SALMAN MOHAMMED MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP CANSEVER

  2. Meme kanseri ve akciğer kanserinin derin öğrenme modelleri ile analizi ve yorumlanması

    Analysis and interpretation of breast cancer and lung cancer with deep learning models

    SURA ALFADHLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ KİTİŞ

  3. Akciğer kanserinin tespit edilmesinde derin öğrenme algoritmalarının kullanılması

    Using deep learning algorithms for detecti̇on of lung cancer

    AYŞEN ÖZÜN TÜRKÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ CENK BAYRAKÇI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY

  4. Akciğer kanserinin bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak derin öğrenme ile tespiti

    Detection of lung cancer with deep learning using computed tomography images

    YUNUS EMRE KARACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMalatya Turgut Özal Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERPİL ASLAN

  5. Deep learning technique for early detection of lung cancer

    Akciğer kanserinin erken teşhisi için derin öğrenme tekniği

    NADA A M ALSHAER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ASSISTANT PROFESSOR DR. SHAHRAM TAHERI