An assessment of the efficacy of deep learning and machine learning methods in automatically detecting paediatric pneumonia in chest x-ray images
Göğüs röntgeni görüntülerinde çocuk pnömonisinin otomatik olarak tespitinde derin öğrenme ve makine öğrenme yöntemlerinin etkinliğinin değerlendirilmesi
- Tez No: 846511
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Belirtilmemiş.
- Anahtar Kelimeler: Medical Image, Pediatric Pneumonia, Resnet50-CNN, CNN-Extratrees, Convolutional Neural Network, Long Short-Term Memory
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
sonra
Özet (Çeviri)
Accurate identification and classification of images of patients with pneumonia is vital for effective diagnosis and treatment. Advanced learning techniques such as CNN LSTM (Convolutional Neural Network Long Short-Term Memory) have proven 97% accuracy on this task. A labeled dataset of 5,856 images of pediatric pneumonia patients from Kaggle was used to evaluate these models. The dataset was divided into training (70%), testing (15%), and validation (15%) sets. It is worth noting that the ResNet 50 -CNN model and the CNN-ExtraTrees model achieved an accuracy rate of 98% and 94%, respectively. These models provide resources for clinicians and radiologists in their decision-making processes. Extracting features from images plays a role in pattern prediction using the optimizer as part of the modeling process. To improve performance, modifications were made to the RMSprop parameters. Model performance evaluation included metrics such as recall, precision, F1 score, and overall accuracy evaluation. These measures provide insight into the effectiveness of models while also serving as reference points for investigations. The exceptional accuracy rates achieved by these models confirm their ability to accurately classify patients with pneumonia, which has implications for improving patient outcomes. The evaluation criteria used in this research provide an examination of the advantages and limitations of models that highlights the importance of incorporating these metrics to ensure accurate performance in scenarios.
Benzer Tezler
- Determination of bone age assessment
Kemik yaşı belirlenmesinin değerlendirilmesi
DOĞACAN TOKA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Açık uçlu soruların yapay zeka destekli otomatik değerlendirilmesi ve kullanıcı deneyimleri
Open-ended questions' automatic evaluation with artificial intelligence, and user experiences
ABDULKADİR KARA
Doktora
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN YILDIRIM
- Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions
El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma
HASANAIN JAWAD RADEEF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR
- Heart disease prediction project
Kalp hastalıklarını önleme projesi
RUBA AYAD YOUSIF AL-SAMMARRAIE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
- Detection and classification of flaws from ultrasonic tomography images of composite materials based on deep learning
Derin öğrenme tabanlı kompozit malzemelerin ultrasonik tomografi görüntülerinden kusurların tespiti ve sınıflandırılması
ABDULKADİR GÜLŞEN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU GÜNGÖR
DR. BURAK KOLUKISA