Deep learning approach based on modified resnet architecture for brain tumor detection
Değiştirilmiş esaslı derin öğrenme yaklaşımı beyin tümörü için resnet mimarisi tespit etme
- Tez No: 798991
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SELİN SELEN ÖZBEK ŞİMŞEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- Hibrit optik görüntüleme sistemi ile tespit edilen seramik yüzey kusurlarının görüntü işleme ve derin öğrenme teknikleriyle analizi
Analysis of ceramic surface defects detected with hybrid optical imaging system using image processing and deep learning techniques
DUYGU DEMİRCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLHAN USTABAŞ KAYA
DOÇ. DR. RUKİYE UZUN ARSLAN
- 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
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY
- Iris segmentation and recognition based on deep learning in the presence of diseases
Hastalıkların varlığında segmentasyon ve derin öğrenme ile irıs tanıma
ABBADULLAH HUSHAM SALEH ALEZZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. OĞUZHAN MENEMENCİOĞLU
- Deepfake tespiti için derin öğrenme tabanlı hibrit mimarilerin geliştirilmesi
Development of deep learning-based hybrid architectures for deepfake detection
İSMAİL İLHAN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Yüz ifadelerinin derin öğrenme metodu ile sınıflandırılması
Classification of face expressions by deep learning method
SALAH HARAJ MESHAL MESHAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriKırşehir Ahi Evran Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEKİP ESAT HAYBER