Geri Dön

Medical image classification for disease prediction with the aid of machine learning approach

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 797148
  2. Yazar: HAYDER SAADOON ABDALBAQI DHUHAIBAWI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  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: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Beyin kanseri, komşu doku ve organları istila eden hücrelerin anormal büyümesi ile karakterize edilen bir hastalıktır. Beyin tümörleri en yaygın değildir, kanser vakalarının sadece %2'sinde patoloji vardır. hem iyi huylu tümörler hem de kötü huylu neoplazmalar için. Bu semptomlar esas olarak bu kütlenin insan vücudunun kontrol organı içindeki konumuna atfedilir. En yaygın beyin kanseri türü, glial hücre anormalliklerinden türetilen tümörler olan gliomalardır. Yaklaşık %80-85'inin yüksek şiddetli gliomalara sahip olduğu tahmin edilmektedir. Bu tezde, yaşlı popülasyonda en sık görülen ve yüksek ölüm oranlarına sahip yetişkinlerde tedavisi olmayan bir hastalık, verilerin yoğunluk değerlerini normalleştireceğiz MRI makinesinin manyetik alanı tarafından oluşturulan bozulmaları düzelteceğiz Önerilen prosedürün etkinliğini kantitatif olarak değerlendireceğiz. uzman tarafından gözlemlendiği şekliyle lezyonun çevresi. Elde edilen sonuçları CNN sonuçlarıyla karşılaştırın Bu veritabanı için en iyi sonuçları literatürde açıklanan diğer metodolojilerin sonuçlarıyla karşılaştırın.

Özet (Çeviri)

Brain cancer is a disease characterized by the abnormal growth of cells that invade neighbouring tissues and organs. Brain tumors are not the most common, only 2% of cancer cases have the pathology. both for benign tumors and for malignant neoplasms. These symptoms are mainly attributed to the location of this mass, within the control organ of the human body. The most prevalent type of brain cancer is gliomas, tumors derived from glial cell abnormalities. It is estimated that about 80%-85% have high severity gliomas. An incurable disease in adults, with the highest occurrence in the elderly population and with high mortality rates in this thesis we will Normalize the data's intensity values Correct distortions created by the MRI machine's magnetic field Quantitatively assess the efficacy of the suggested procedure in relation to the lesion's perimeter as observed by the specialist. Compare the obtained results with the CNN results Compare the top results for this database with those of other methodologies described in the literature.

Benzer Tezler

  1. Nöropsikiyatrik hastalıkların tanısına destek amacıyla multimodal nörogörüntüleme verilerinin makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak işlenmesi

    Processing of multimodal neuroimaging data using machine learning algorithms to support diagnosis of neuropsychiatric diseases

    CAN SOYLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Fizyolojiİstanbul Üniversitesi

    Fizyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER DEMİRALP

  2. Medical image classification with graph convolutional networks

    Grafik konvolusiyonel ağlarla tıbbi görüntü sınıflandırması

    PSHTIWAN QADER RASHID RASHID

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. İLKER TÜRKER

  3. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  4. Tıbbi görüntü analizi ve işlemede derin öğrenme modelleri

    Deep learning models on medical image analysis and processing

    YASİN KIRELLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEHER ARSLANKAYA

  5. X-ray görüntüleri ile derin öğrenme teknikleri kullanılarak COVID-19 tespiti

    COVID-19 detection using deep learning techniques with X-ray images

    SABAH BASHIR SALEM RASHED

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN GÜLTEPE