Geri Dön

Deep learning approach based on modified resnet architecture for brain tumor detection

Değiştirilmiş esaslı derin öğrenme yaklaşımı beyin tümörü için resnet mimarisi tespit etme

  1. Tez No: 798991
  2. Yazar: NAWAR SAEED OMRAN OMRAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SELİN SELEN ÖZBEK ŞİMŞEK
  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: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Tanımlamak ve analiz etmek için bilgisayar destekli teşhis veya CAD sistemleri oluşturulmuştur. tıbbi resimlerdeki düzensizlikler, böylece klinisyenlerin hastaları daha doğru teşhis etmelerine yardımcı olur ve tedavi planları tasarlamak. Bu sistemlere dahil edilen hem görüntü işleme hem de yapay zeka. Analiz ve analiz görüntü işleme teknikleri, Tıp uzmanlarının analitik becerilerini geliştirin ve doğru analiz için gereken süreyi en aza indirin. kanserlerin teşhisi, tedavi planlaması ve seyrinin izlenmesi. Bunları kullanarak tekniklerle, radyologlar tıbbi resimlerin nasıl yorumlanacağı konusunda benzersiz bir bakış açısı elde edebilirler. daha doğru tanı koymalarını sağlar. Bu çalışma, derin bir T1c, T2 ve T1c kullanarak beyin tümörlerinin segmentasyonunu otomatikleştirebilen öğrenme sistemi MR sekansları. Matematiksel teknikleri, mantıksal işlemleri ve morfolojik prosedürler sistemin performansını iyileştirdi. Radyologlar manuel olarak bölümlere ayırmayı başardılar. Şu anda tümör için altın standart olarak kabul edilen bu tekniği kullanan tümör bölgesi segmentasyon.

Özet (Çeviri)

Computer-aided diagnostic, or CAD, systems have been created to identify and analyze irregularities in medical pictures, so aiding clinicians in more precisely diagnosing patients and designing treatment plans. Incorporated into these systems are both image processing and artificial intelligence. The techniques of analysis and analysis image processing are used to improve the analytical skills of medical professionals and minimize the time needed for proper diagnosis, treatment planning, and the monitoring of the course of cancers. By using these techniques, radiologists may get a unique perspective on how to interpret medical pictures, enabling them to make more accurate diagnoses. This study led to the development of a deep learning system capable of automating the segmentation of brain tumors using T1c, T2, and T1c MRI sequences. Combining mathematical techniques, logical operations, and morphological procedures improved the system's performance. Radiologists were able to manually segment the tumor territory using this technique, which is currently considered the gold standard for tumor segmentation.

Benzer Tezler

  1. Deep learning based segmentation pipeline for label-free phase-contrast microscopy images

    Etiketsiz faz-kontrast mikroskopi görüntüleri için derin öğrenme tabanlı segmentasyon boru hattı

    AYDIN AYANZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY

  2. Iris segmentation and recognition based on deep learning in the presence of diseases

    Hastalıkların varlığında segmentasyon ve derin öğrenme ile irıs tanıma

    ABBADULLAH .H SALEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. OĞUZHAN MENEMENCİOĞLU

  3. Yüz ifadelerinin derin öğrenme metodu ile sınıflandırılması

    Classification of face expressions by deep learning method

    SALAH HARAJ MESHAL MESHAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEKİP ESAT HAYBER

  4. El bileği x-ray grafilerinde derin nöralağlar ile pediatrik kemik yaşı tayini: Türk popülasyon örneklem çalışması

    Pediatric bone age assessment using deep neural networks from wrist x-rays: Turkish population sample study

    SAMET ÖZTÜRK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSA ATAY

  5. Assessing the impact of super-resolution on enhancing the spatial quality of historical aerial photographs

    Tarihi hava fotoğraflarının mekansal kalitesini artırmada süper-çözünürlüğün etkisinin irdelenmesi

    ABDULLAH HARUN İNCEKARA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER