Geri Dön

Detection of retinopathy diseases using convolutional neural network based on discrete cosine transform

Ayrık kosinüs dönüşümüne dayalı konvolüsyonel sinir ağı kullanılarak retinopati hastalıklarının tespiti

  1. Tez No: 846454
  2. Yazar: MOUAD KABBOURI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALİ OKATAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: retinopati hastalıkları, konvolüsyonel sinir ağı, ayrık kosinüs dönüşümü, erken tanı, tedavi, Competence, Autonomy, Relatedness and Self-Respect
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Bu yüksek lisans tezi, ayrık kosinüs dönüşümüne (DCT) dayalı bir evrişimli sinir ağı (CNN) kullanarak retinopati hastalıklarını saptamak için yeni bir yaklaşım önermektedir. Retinopati, erken teşhis ve tedavi edilmezse görme kaybına neden olabilen yaygın bir göz hastalığıdır. Önerilen yöntem, algılama doğruluğunu artırmak için CNN ve DCT'nin gücünü birleştirir. Giriş görüntüsü, gürültü miktarını azaltan ve görüntünün önemli özelliklerini vurgulayan DCT kullanılarak frekans alanına dönüştürülür. Ardından, dönüştürülen görüntü sınıflandırma için CNN'ye beslenir. Önerilen yöntemin performansı, halka açık bir retinal görüntü veri kümesi kullanılarak değerlendirilir. Sonuçlar, önerilen yöntemin doğruluk ve hesaplama verimliliği açısından mevcut yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Önerilen yöntem, retinopati hastalıklarının erken tanı ve tedavisi için gerçek dünyadaki uygulamalarda kullanılma potansiyeline sahiptir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study was to examine the relationship between self-esteem and basic psychological needs satisfaction in the adolescents from diffrent kind of high shcool. The universe of the research consists of students who have completed secondary education in Istanbul in 2016-2017 academic year. The sample of the research consists of 299 students selected from 4 secondary schools in Istanbul with random sampling. 64.9% (194) of the students are girls and 35.1% (105) are boys. 8.4% (25) of the students are 15 years old, 46.2% (138) are 16 years old, 43.5% (130) are 17 years old, and 2% (6) are 18 years old. According to school distributions; The rate of students with Multi-Program Anatolian High School is 25.1% (75), the rate of Social Science High School students is 25.4% (76), the rate of Science High School students is 24.1% (72) and the rate of Anatolian High School students is 25.4% (76) 'kind. The data of the study were collected with the Rosenberg Self-Esteem Scale short form and Basic Psychological needs scale. The data obtained were analyzed in SPSS. Descriptive statistics: frequency tables consist of avarage, standart deviation information. As a result of the study, it was found that autonomy, competence and being related sub-dimensions of basic psychological needs explained 46.7% of the variance of self-esteem. The findings are discussed in the light of previous research.

Benzer Tezler

  1. Optik koherans tomografi görüntüleri ile retinal hastalıkların evrişimsel sinir ağı kullanılarak teşhis edilmesi

    Diagnosis of retinal diseases using optical coherence tomography images and convolutional neural network

    HAFİZA ESRA URMAMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SABRİ KOÇER

  2. U-net architecture optimization for optic disc segmentation in retinal images

    Retina görüntülerinde optik disk bölütleme için U-net mimarisi optimizasyonu

    ZAFER ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  3. Diyabetik retinopati tanısına yönelik derin öğrenme tabanlı sınıflandırma

    Deep learning based classification for diabetic retinopathy diagnosis

    OSMAN CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR SEVLİ

  4. Retina hastalıklarının OCT görüntülerinden hibrit tabanlı CNN yöntemi ile tespit edilmesi

    Detection of retinal diseases from OCT images by hybrid-based CNN method

    MÜMTAZ KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANER TUNCER

  5. Görüntü işleme ve evrişimsel sinir ağları kullanılarak diyabetik retinopati hastalığının tespiti

    Evaluation of retinal images and detection of diabeticretinopathy disease using convolutional neural networks

    TOLGA TÜKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UTKU KÖSE