Derin öğrenme teknikleri kullanılarak ratlarda östrus dönemlerinin YOLOv5 modeli ile sınıflandırılması
Classification of oestrus periods in rats with the YOLOv5 model using deep learning techniques
- Tez No: 810570
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET BEDRİ ÖZER, DOÇ. DR. SONGÜL ÇERİBAŞI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Evrişimsel Sinir Ağları tabanlı derin öğrenme teknikleri kullanılarak dişi ratlarda uterus görüntüleri kullanılarak östrus evrelerinin doğru bir şekilde sınıflandırılması amaçlanmıştır. İnsanlarda 28 günlük menstrüel döngünün, ratlarda 4-5 günde bitmesinden dolayı, özellikle kadın üreme sistemi ile ilgili çalışmalar başta olmak üzere; model organizma olarak birçok çalışmada bu hayvan türü deney hayvanı olarak tercih edilmektedir. Çalışmada, dişi ratların uterus dokusuna ait Hematoksilen Eozin ile boyalı kesitlerin, ışık mikroskobunda görüntüleri alınmıştır. Elde edilen görüntüler ile ratlardaki östrus dönemleri histolojik olarak sınıflandırılmıştır. Yapılan incelemenin ardından uterus kesitlerinden elde edilen görüntülerde ratlardaki östrus dönemlerinin sınıflandırılmasında yapay zeka tabanlı bir model önerilmiştir. Çalışmada östrus dönemi proöstrus, östrus, metöstrus ve diöstrus olmak üzere dört faz olarak sınıflandırılmaktadır. Önerilen modelde YOLOv5 algoritmasına ait YOLOv5n, YOLOv5s, YOLOv5m gibi alt modellerin sınıflandırma başarısı histolojik sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. YOLOv5m modeli ile sınıflandırmada %98.3 oranında doğruluk,% 99 oranında kesinlik, % 98 oranında duyarlılık ve % 98 oranında F1-puan değerleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen modelin mikroskobik görüntülerin analizinde uzman patologlara ikinci bir görüş desteği sağlayacağını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of the present study was to accurately detect estrus phases in female rats using uterine images using deep learning techniques based on Convolutional Neural Networks. Since the 28-day menstrual cycle in humans ends in 4-5 days in rats, this animal species is preferred as a model organism in many studies, especially in studies related to the female reproductive system. In this study, images of Hematoxylin Eosin stained sections of the uterine tissue of female rats were taken under light microscope. With the images obtained, estrus periods in rats were classified histologically. After the examination, an artificial intelligence-based model was proposed for the classification of estrus periods in rats in the images obtained from uterine sections. In the study, the estrous period is classified into four phases: proestrus, estrus, metestrus and diestrus. In the proposed model, the classification success of sub-models of the YOLOv5 algorithm such as YOLOv5n, YOLOv5s, YOLOv5m were compared with histological results. With the YOLOv5m model, 98.3% accuracy, 99% precision, 98% recall and 98% F1-score values were obtained. The results show that the proposed model will provide a second opinion support to expert pathologists in the analysis of microscopic images.
Benzer Tezler
- Makine ve derin öğrenme yöntemleri ile ratlarda akciğer ve ovaryum histopatolojik görüntülerinin sınıflandırılması
Classification of lung and ovary histopathological images in rats using machi̇ne and deep learni̇ng methods
TUĞBA ŞENTÜRK
Doktora
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA LATİFOĞLU
- Yapay zekâ destekli multikopter ile demiryolu hattı denetimi
Ai-powered multicopter-based railway line inspection
İBRAHİM MURAT ÇİLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiAviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF NACİ ENGİN
- Derin öğrenme teknikleri kullanılarak yüz tanıma tabanlı müşteri doğrulama ile bankamatiklerde sahtekârlık tespiti
Face recognition based customer authentication by using deep learning techiques for detecting atm fraud
MEHMET YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT ALİ UYMAZ
- Derin öğrenme teknikleri kullanılarak anayol trafik analizi
Analysis of highway traffic using deep learning techniques
MUHAMMET ESAT ÖZDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESRİN AYDIN ATASOY
- Derin öğrenme teknikleri kullanılarak borsadaki hisse değerlerinin tahmin edilmesi
Stock market prediction with deep learning techniques
MEHMET OZAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER DALKIRAN