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: Belirtilmemiş.
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
- A multi-task dual-input deep learning architecture for ABR analysis
ABR analizi için çok görevli çift girişli derin öğrenme mimarisi
YOUSSEF IBRAHIM MOHAMED DARAHEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Medipol ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHADIR KÜRŞAT GÜNTÜRK
- İdrar kültürlerinden izole edilen coag (-) staphylococcus (s. epidrmidis ve s. saprophyticus)'ların idrar yolu enfeksiyonlarındaki yeri
The Place of coag (-) staphylococcus to the urinary tract infectron which are isolated from the urine cultures
SUMRU ÇITAK(KORMAN)
- Dondurularak saklamanın tavuk etinin bazı kalite özellikleri üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
Ö.EVREN ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SUMRU TÖMEK
- Çanakkale ve çevresi artiodactyla fosilleri (paleontoloji, biyostratigrafi, paleoekoloji ve paleobiyocoğrafya) (2 cilt)
Başlık çevirisi yok
VAHDET TUNA
- Uygun sulama yönteminin seçimine ekonomik faktörlerin etkisi
Effect of economical factors on the selection of irrigation methods
YASEMİN ALTINORAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiKültürteknik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN YILDIRIM