Geri Dön

Early detection of breast cancer diagnosis based on multiple classifications methods

Çoklu sınıflandırma yöntemlerine dayanarak meme kanserinin erken teşhisi

PDF İndir

  1. Tez No: 849474
  2. Yazar: AHMAD SAMIR SHAFEEK
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. OĞUZ KARAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Tıp profesyonellerinin dikkatlerini başarılı bir şekilde odaklayabilmeleri ve hastalara tedavi verebilmeleri için, COVID 19'un doğru bir şekilde teşhis edilmesi ve sınıflandırılması çok önemlidir. COVID 19, önde gelen bir ölüm nedeni haline geldiğinden, tıp camiasının konuyu ciddi bir şekilde incelemesi gerekmektedir. . Sonuç olarak hedeflerimizden biri Kaggle platformundan toplanan fotoğrafların toplanmasına yönelik araştırma yapmak amacıyla bir yapı oluşturmaktır. Bu hedefe ulaşmak için araştırmamızda görüntü birleştirme stratejilerini kullandık. İlk başta CNN olarak kısaltılan Evrişimli Sinir Ağını kullandık. daha sonra CNN'nin Geçitli Tekrarlayan Birimler (GRU) ile birleştirilmesiyle bir strateji oluşturuldu. Önerilen modelimiz olarak tanımladığımız bu yöntem daha da geliştirildi. Resimlerin birleştirilmesini gerektiren bir ön işleme aşaması sayesinde CT taramalarının genel kalitesini artırmayı başardık. Ayrıca fotoğrafların renk formatı tarafımızdan BGR'den RGB'ye değiştirildi. Ek olarak mikro BT görüntülerini içeren veri seti test, eğitim ve doğrulama amacıyla setlere bölündü. Karışıklık matrisi analizine göre, ağ (CNN) tarafından toplanan bulgular %98 gibi dikkate değer bir doğruluk oranı ortaya koydu. Ayrıca CNN-GRU modelimizin korelasyon matrisinde %97 değeri ortaya çıktı.

Özet (Çeviri)

For medical professionals to successfully focus their attention and give therapy to patients, it is essential for them to have an accurate diagnosis and categorization of COVID 19. Because COVID 19 has developed into a leading cause of mortality, the medical community must give it significant scrutiny. As a result, one of our objectives is to create a structure, with the purpose of conducting research on the collection of photographs collected from the Kaggle platform. In order to accomplish this goal, we used image merging strategies into our research. At first, we made use of a Convolutional Neural Network, abbreviated as CNN. further on, a strategy was created by merging CNN with Gated Recurrent Units (GRU). This method, which we describe to as our recommended model, was further developed. Through a preprocessing phase that entailed combining pictures, we were able to increase the overall quality of the CT scans. In addition, the color format of the photographs was changed from BGR to RGB by us. In addition, the dataset containing the micro-CT images was broken up into sets for the purposes of testing, training, and validation. According to the confusion matrix analysis, the findings collected by the network (CNN) demonstrated a remarkable accuracy rate of 98%. In addition to that, the value of 97% was displayed in the correlation matrix of our CNN-GRU model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    526754

    Meme tümörlerinin çok geniş bantlı radar tabanlı mikrodalga yöntemiyle tespiti

    Detection of the breast tumors by ultra-wideband radar based microwave method

    ALİ RECAİ ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED BAHADDİN KURT

    PROF. DR. SELÇUK HELHEL

  2. Tez No

    256447

    Sağlıklı ve meme kanseri hastası kadınların (tedavi almamış, tedavi alan ve tedavi olmuş) serum proteinleri değişiminin 2-d (iki boyutlu) elektroforez ile tespiti

    Detection with two dimensional gel electrophoresis the change of serum proteins in breast cancer patients (the untreated group, the treated group and the cured group) and healthy women

    CEVAHİR ALTINKAYNAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    BiyokimyaErciyes Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DUYGU ÖZEL DEMİRALP

    YRD. DOÇ. DR. NALAN ÖZDEMİR

  3. Tez No

    652910

    Tümör tanı ve izlemi için dolaşımdaki serbest DNA'nın tayinine yönelik spesifik bir biyosensör sistemi geliştirilmesi

    Development of A specific biosensor system for the determination of circulating free DNA for tumor diagnosis and monitoring

    ZİHNİ ONUR UYGUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    BiyokimyaEge Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN GİRGİN SAĞIN

  4. Tez No

    799210

    Clinical assessment of the microwave imaging system forbreast cancer screening and early detection

    Meme kanseri tarama ve erken tanı için mikrodalgagörüntüleme sisteminin klinik değerlendirmesi

    ALEKSANDAR JANJIC

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. MEHMET ÇAYÖREN

    Prof. Dr. İBRAHİM AKDUMAN

  5. Tez No

    759083

    Novel multiple instance learningmodels for digital histopathology

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA UMIT ONER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNational University of Singapore (NUS)

    YRD. DOÇ. DR. LEE HWEE KUAN

    PROF. SUNG WİNG-KİN,

Geri Dön