Geri Dön

Tiroid nodüllerinin genetik algoritma ile eğitilen anfıs yöntemi kullanılarak iyi huylu ve kötü huylu olarak ayrıştırılması ile yeni bir bilgisayar destekli tanı temelli risk sınıflandırma sistemi önerilmesi

Differentiation of benign and malignant thyroid nodules with anfis by using genetic algorithm and proposing a novel cad-based risk stratification system of thyroid nodules

PDF İndir

  1. Tez No: 832129
  2. Yazar: AHMET CANKAT ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN EROĞUL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Tiroid, Tiroid nodülü, Sınıflandırma, ANFIS, Derin sinir ağı, Rehber, Thyroid, Thyroid nodule, Classification, ANFIS, Deep neural network, Guideline
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Literatürde kullanılan tiroid nodülü risk sınıflandırma rehberleri, nodüllerin bazı iyi bilinen sonografik özelliklerine göre, hekimlerin klinik tecrübelerine dayanarak oluşturulmuşlardır. Bu özelliklere göre nodüllere tanı konması subjektif bir yöntem olup hekimin tecrübesine bağlıdır. Bu çalışmada, yapay zeka yöntemleri kullanılarak, nodüllerin ayırıcı tanısında çok çeşitli ultrason bulgularının ilişkileri incelenmiş, bu durumun üstesinden gelinmesi amaçlanmıştır. Uyarlanabilir Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi'nin (ANFIS) Genetik Algoritma (GA) ile eğitimine dayalı yenilikçi bir yöntem, kötü huylu tiroid nodüllerini iyi huylu olanlardan ayırt etmek için kullanılmıştır. Önerilen yöntemden elde edilen sonuçlar yaygın olarak kullanılan ANFIS'in türev tabanlı optimize edilen algoritmaları ve Derin Sinir Ağı (DNN) yöntemi ile karşılaştırılmış, önerilen yöntemin tiroid nodüllerini sınıflandırmada daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Ayrıca tiroid nodüllerinin sınıflandırılması için literatürde olmayan bilgisayar destekli tanı (BDT) temelli yeni bir risk sınıflandırma sistemi önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

The thyroid nodule risk stratification guidelines used in the literature are based on certain well-known sonographic features of nodules and are still subjective since the application of these characteristics strictly depends on the reading physician. These guidelines classify nodules according to the sub-features of limited sonographic signs. This study aims to overcome these limitations by examining the relationships of a wide range of ultrasound signs in the differential diagnosis of nodules by using artificial intelligence methods. An innovative method based on training Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) by using Genetic Algorithm (GA) is used to differentiate malignant from benign thyroid nodules. The comparison of the results from the proposed method to the results from the commonly used derivative-based algorithms and Deep Neural Network (DNN) methods yielded that the proposed method is more successful in differentiating malignant from benign thyroid nodules. Furthermore, a novel computer aided diagnosis (CAD) based risk stratification system for the thyroid nodule's ultrasound classification that is not present in the literature is proposed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    850575

    Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sisteminin (ANFIS) iyileştirilmiş genetik algoritma ile eğitilmesi ve tıbbi problemlere uygulanması

    Training adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) with improved genetic algorithm and application to medical problems

    HİLAL HAZNEDAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM KALINLI

  2. Tez No

    508449

    Ötiroid nodüler guatrlı hastaların DNA hasarı ve tamiri açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of DNA damage and repair in euthyroid patients with nodular goiter

    BÜŞRA DÜZGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    GenetikErciyes Üniversitesi

    Kök Hücre Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMİYET ALTUNTAŞ

  3. Tez No

    358950

    İnce iğne aspirasyon biyopsisi yapılan tiroid nodüllü hastalarda nodül içi ve serum ıgf-1 (insülin like growth faktör-1) ve ıgfbp-3 (insülin like growth faktör binding protein-3) düzeylerinin araştırılması

    The fine needle aspiration biopsy in patients with thyroid nodules, igf-1 (insulin like growth factor-1) ve igfbp-3 (insulin like growth factor binding protein-3) levels inside of the nodule and serum, faculty of medicine, department of internal medicine thesis, zonguldak, 2013.

    AYFER ALTAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıBülent Ecevit Üniversitesi

    Dahili Tıp Bilimleri Bölümü

    DOÇ. DR. TANER BAYRAKTAROĞLU

  4. Tez No

    316745

    Hashimoto tiroiditli çocuklarda klinik ve laboratuar inceleme ve tedavi izlem sonuçlarının değerlendirimesi

    Study of the clinical and laboratory findings of hashimoto's thyroiditis and the evaluation of treatment and long term follow-up in children and adolescents

    ALİ SATAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RÜVEYDE BUNDAK

  5. Tez No

    433433

    Otoimmun tiroiditli nodülü olan hastalarda malignite prevelansı

    Prevalence of malignancy in patients with autoimmune thyroiditis node

    SİBEL AKBAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıAnkara Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ŞAHİN

Geri Dön