Deep ensemble learning-based classification of stroke
Derin topluluk öğrenme tabanlı inme sınıflandırması
- Tez No: 790122
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN SAVAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları, Makine öğrenmesi, Sınıflama yöntemleri, Tespit, Topluluk öğrenme, Yapısal MR görüntüleme, İnme, Convolutional neural networks, Machine learning, Classification methods, Detection, Ensemble learning, Structural MRI imaging, Stroke
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnme, insanların yaşam kalitesini ve sağlığını derinden bozan bir tür beyin hastalığıdır. Beyin Manyetik Rezonans (MR) görüntülerinin kantitatif analizi, inmelerin hem teşhisi hem de tedavisi için çok önemlidir. Erken tanı yöntemi inme vakalarını önlemek için çok önemlidir. Kapsamlı veri öğrenme kapasitesine sahip derin sinir ağları, inme tahminine imkân sağlamıştır. Bu nedenle, bu çalışmada, inme lezyonlarının özelliklerini incelemek ve tam akıllı otomatik algılama elde etmek amacıyla MRI görüntülerini iki kategoride (inme ve inme olmayan) sınıflandırmak için transfer öğrenmeyle birkaç derin sinir ağı modeli önerilmiştir. Bu modeller MobileNet, EfficientNetB2, ResNet50, DenseNet121 ve EfficientNetB2'dir. Çalışma veri setini, 1901 eğitim görüntüsü, 475 doğrulama görüntüsü ve 250 test görüntüsü oluşturmaktadır. Modellerin daha etkili bir şekilde öğrenmesine yardımcı olan eğitim ve doğrulama setlerindeki görüntü sayısını artırmak için veri artırma kullanılmıştır. Deneylerden elde edilen sonuçlar, aynı veri kümesini kullanan tüm son teknoloji yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir. Transfer öğrenme için DenseNet121 ve Xception modelini kullanan çalışmanın en iyi modelleri, kesinlik, geri çağırma ve F1-puanı için aynı değerlerle genel olarak %98,4'lük bir doğruluk elde etmiştir. Ayrıca çalışmanın ilk üç modeli olan EfficientNet, DenseNet ve Xception ile topluluk öğrenme yöntemi kullanılmış ve %100 genel skor elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Stroke is one sort of brain disease that profoundly impairs people's quality of life and health. The quantitative analysis of brain Magnetic Resonance (MR) images is crucial for both the diagnosis and treatment of strokes. The method of early diagnosis is crucial for preventing stroke instances. Deep neural networks, which have the capacity for vast data learning, enable stroke prediction. Therefore, in this study, several deep neural network models are proposed for transfer learning to classify MRI images into two categories (stroke and non-stroke), in order to study the characteristics of the stroke lesions and achieve full intelligent automatic detection. These models include MobileNet, EfficientNetB2, ResNet50, DenseNet121, and EfficientNetB2. 1901 training images, 475 validation images and 250 testing images make up the study dataset. Data augmentation was employed to increase the number of images on the training and validation sets, which helped the models to learn more effectively. Results from the experiment outperform those from all state of the art methods that used the same dataset. The top models of the study, which use the DenseNet121 and Xception models for transfer learning, obtained an overall accuracy of 98.4% with the same values for precision, recall, and F1-score. Additionally, ensemble learning method is used with the top three models of the study, EfficientNet, DenseNet, and Xception, and a 100% overall score is obtained.
Benzer Tezler
- Dizel makinanın makina öğrenmesi yöntemi kullanılarak modellenmesi ve karar-destek mekanizması oluşturulması
Machine learning method based marine diesel engine modelling and decision-support system setting
TOLGA ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK
- Mamografik meme görüntülerinde lezyonların sınıflandırılması için derin öğrenme ve topluluk öğrenmesi tabanlı bir yaklaşım
A deep learning and ensemble learning based approach for classification of lesions in mammographic breast images
AYŞEGÜL TÜRE ÇAYMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİDEM ÖLÇER
- HYBRID ENSEMBLE DEEP LEARNING FRAMEWORK WITH SNAKE AND EVO OPTIMIZATION FOR MULTICLASS CLASSİFİCATION OF ALZHEIMER'S DISEASE USING MRI NEUROIMAGING
MRI NÖROGÖRÜNTÜLEME KULLANILARAK ALZHEIMER HASTALIĞININ ÇOK SINIFLI SINIFLANDIRILMASI İÇİN SNAKE VE EVO OPTİMİZASYONLU HİBRİT TOPLULUK DERİN ÖĞRENME ÇERÇEVESİ
AREJ MASOD RAJAB ALHAGI
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ ATA
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Detection and classification of flaws from ultrasonic tomography images of composite materials based on deep learning
Derin öğrenme tabanlı kompozit malzemelerin ultrasonik tomografi görüntülerinden kusurların tespiti ve sınıflandırılması
ABDULKADİR GÜLŞEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU GÜNGÖR
DR. BURAK KOLUKISA
- Periferik yaymada görüntü iyileştirme teknikleri kullanarak sonuçların derin öğrenme tabanlı analizi ve sınıflandırılması
Deep learning-based analysis and classification of peripheral blood smear results using image enhancement techniques
OLCAY PALTA
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANİFİ GÜLDEMİR
DOÇ. DR. MUSA ÇIBUK