Detection and classification of brain tumors in MRI images using deep convolutional neural network
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 798419
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Beyin tümörleri, aksonların demiyelinizasyonu sonucu beyin ve omurilikte beyaz cevher lezyonlarına neden olan merkezi sinir sisteminin (CNS) kronik ve inflamatuar bir hastalığıdır Beyin tümörleri. dört tipte sınıflandırılabilir: Remissive-recurrent (RRMS), Secondary Progressive (EMPS), Primary Progressive (PPME) ve Recurrent Progressive (PRMS) Makine Öğrenimi (Makine Öğrenimi) ve Derin Öğrenme (Derin Öğrenme) alanındaki son çalışmalar verimli olduğunu göstermiştir. Sonuçlar, klinik uygulamalarda ve tıbbi görüntü işlemede gözlendiği gibi Manyetik rezonans görüntülerde lezyonların manuel olarak bölümlendirilmesi, yoğun emek gerektirmesine ve gözlemciler arası değişkenliğe (örneğin, gözlemciler arası değişkenlik) tabi olmasına rağmen standart hale geldi. performans kazanımlarını fark etme umuduyla yeni CNN uygulamaları. Yaklaşımımız, standart üç katmanlı mimari (evrişim + alt örnekleme + sınıflandırma) yerine çok katmanlı bir CNN kullandığımız için diğerlerinden farklıdır. Bir manyetik rezonans görüntüsünde sklerotik lezyonları otomatik olarak bölümlere ayırmak için: bu görev için modelleri içeren mevcut literatürü araştırmak; görüntünün ön işlenmesinde yer alan birincil prosedürleri detaylandırın. Konvolüsyonel sinir ağlarına dayalı MRI lezyon segmentasyon stratejilerini değerlendirin; Manyetik rezonans görüntüleme analizi kullanılarak MS hastalarının MRG'lerindeki lezyonların otomatik segmentasyonu için bir teknik dahil edin
Özet (Çeviri)
Brain tumors is a chronic and inflammatory disease of the central nervous system (CNS), which causes white matter lesions in the brain and spinal cord, as a result of demyelination of axons The brain tumors. can be classified into four types: Remissive-recurrent (RRMS), Secondary Progressive (EMPS), Primary Progressive (PPME) and Recurrent Progressive (PRMS) Recent work in Machine Learning (Machine Learning) and Deep Learning (Deep Learning) has shown fruitful outcomes, as observed in clinical applications and medical image processing Manual segmentation of lesions on magnetic resonance images has become the standard despite being labour-intensive and subject to interobserver variability (e.g., interobserver variability) In this thesis, we aimed to test out these two novel CNN implementations in the hopes of noticing performance gains. Our approach differs from those of others in that we use a multi-layer CNN rather than the standard three-layer architecture (convolution + subsampling + classification). In order to automatically segment sclerotic lesions in a magnetic resonance image, it is necessary to: investigate the existing literature containing models for this task; detail the primary procedures involved in pre-processing the image. Evaluate MRI lesion segmentation strategies based on Convolutional neural networks; Incorporate a technique for automatic segmentation of lesions in MRIs of MS patients using magnetic resonance imaging analysis
Benzer Tezler
- Detection of cancerous brain cells with machine learning
Makine öğrenimi ile kanserli beyin hücrelerinin tespiti
UYGAR CANKAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER DANIŞMAN
- MRI görüntüleri üzerinden YOLO tabanlı otomatik beyin tümörü tespiti ve sınıflandırılması
YOLO based automatic brain tumour detection and classification using MRI images
YAVUZ SELİM BOZAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜLEYMAN UZUN
- Diagnosis of brain cancer and contour normal tissue for radiation therapy based on deep learning methods
Derin öğrenme yöntemleriyle radyoterapi için beyin kanseri tanisi ve normal doku ayrimi
NAVID HALILI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Beyaz cevher hiperintensitelerinin derin öğrenme teknikleri kullanılarak beyin manyetik rezonans görüntülerinden otomatik tespiti
Automatic detection of white matter hyperintensities using deep learning techniques on brain magnetic resonance images
GÖKHAN UÇAR
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE DANDIL
- Comparative analysi̇s of detection and classification of brain tumors using deep learning methods on MRI images
MR görüntülerinde derin öğrenme yöntemleri kullanılarak beyin tümörlerinin tespiti ve sınıflandırılmasının karşılaştırılmalı analizi
ALPER KAHRAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERAFETTİN EREL