Çocukluk çağı beyin tümörlerinin görüntü işleme teknikleriyle özellik çıkararak makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of childhood brain tumors by machine learning methods by extracting features with image processing techniques
- Tez No: 825571
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMRA İÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Mühendislik Bilimleri, Bioengineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çocukluk çağında en çok ölüme sebep olan maligniteler arasında beyin tümörleri yer almaktadır ve bu tümörler lösemiden sonra en çok görülen maligniteleridir. Beyinde oluşan anormal yapılar insan beyninin nöral yapısını ayırt etmede en yaygın olarak kullanılan Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) teknikleri ile görüntülenir ve teşhis, tedavi süreçleri belirlenir. Ancak bu anormal yapının tanımlanması ve teşhis edilmesi uzun zamanlar alabilmektedir. Bu çalışma Posterior Fossa tümörüne sahip hastaların MRG görüntüleri üzerinde görüntü işleme yöntemleri uygulanarak tümörlerin bölütlenmesi ve tümörlerden sayısal özellikler çıkarılarak makine öğrenmesi algoritmaları ile tümör tiplerinin sınıflandırılması amacıyla yapılmıştır. Posterior Fossa tümörünün en yaygın üç tipi olan Medulloblastoma, Ependymoma, Pilocytic Astrositoma'ya sahip hastaların T2, kontrastı arttırılmış T1 ve ADC sekansları üzerinde çalışma yapılmıştır. Segmente edilen tümörler üzerinden 40 farklı sayısal özellik çıkarılmıştır. Çıkarılan özelliklerden anlamlı olan nitelikler belirlenerek tümörler Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritması kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sonuç olarak Posterior Fossa tümörleri yüksek doğrulukta sınıflandırılarak birbirinden ayırt edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Among the most common causes of death in childhood, brain tumors are included, and they are the second most common malignancies after leukemia. Abnormal structures formed in the brain are visualized using Magnetic Resonance Imaging (MRI) techniques, which are the most commonly used methods to distinguish the neural structure of the human brain, and diagnosis and treatment processes are determined. However, identifying and diagnosing these abnormal structures can take a long time. In this study, image processing methods were applied to MRI images of patients with Posterior Fossa tumors to segment the tumors, and numerical features were extracted from the tumors to classify tumor types using machine learning algorithms. Work was done on T2, contrast-enhanced T1, and ADC sequences of patients with the three most common types of Posterior Fossa tumors: Medulloblastoma, Ependymoma, and Pilocytic Astrocytoma. 40 different numerical features were extracted from the segmented tumors. Significant attributes were identified from the extracted features, and the tumors were classified using the Support Vector Machines (SVM) algorithm. As a result, Posterior Fossa tumors were classified with high accuracy and distinguished from each other.
Benzer Tezler
- Çocuklarda akut viral hepatit etkenlerinin bizdeki insidansı
Başlık çevirisi yok
SEYED ALİ NAGHİ KAZEMİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR TÜMAY
- Emevi Halifesi Ömer b. Abdülaziz ve Devri (717-720)
Başlık çevirisi yok
MEVLÜT KOYUNCU
Doktora
Türkçe
1987
Tarihİstanbul ÜniversitesiOrtaçağ Tarihi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKKI DURSUN YILDIZ
- Çocukluk çağı tek taraflı fıtıklarında karşı taraf fıtığını ortaya koyabilmeyi amaçlayan klinik bir çalışma
Başlık çevirisi yok
ERBUĞ KESKİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiÇocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı
- Çocukluk çağı aritmilerinde sol ventrikül fonksiyonlarının iki boyutlu ekokardiyografi ile değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
M.AKİF GÜVEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1988
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıGazi ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı