Beyin MR görüntülerinde riskli gliom tümörlerinin yapay zeka ile tespiti
Detection of risky glioma tumors in brain MR images using artificial intelligence
- Tez No: 857616
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Beyin tümörleri bütün hastalıklar arasında insan sağlığını riske sokan en kritik hastalıklardan biridir. Gliom tümörleri erişkinlerde en sık görülen ve en yüksek riske sahip beyin tümörleri arasındadır. Günümüz teknolojisiyle yapay zeka alanındaki gelişmeler sayesinde tıbbın pek çok alanında uygulanabilir teşhis destek sistemleri geliştirilmektedir. Beyin tümörlerinde erken ve doğru teşhis tedavide önemli rol oynamaktadır. Doktorlara yardımcı olmak için gerçek zamanlı karar desteği sunan yapay zeka temelli yazılımların geliştirilmesi, hastalık tedavi sürecinde büyük öneme sahiptir. Gliom teşhisinde önemli rol oynayan majör problemler tespit, derecelendirme ve segmentasyon problemleridir. Bu tez çalışmasında gliom tümörlerinin tespiti, derecelendirilmesi ve segmentasyonu için derin öğrenme temelli yöntemler geliştirilmiştir. Gliom derecelendirme için geliştirilen Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) modelleri yaygınca kullanılan BraTS versetinde test edilmiş, literatürdeki benzer çalışmalara göre iyileştirme sağlanmıştır. Türk Beyin Projesi (TBP) kapsamında geliştirilen Gazi Brains 2020 verisetinde tespit ve segmentasyon problemleri için derin öğrenme temmelli yaklaşımlar geliştirilmiş, proje kapsamında yapılan çalışmalara kıyasla iyileştirme sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Brain tumors are one of the most critical diseases that put human health at risk among all diseases. Glioma tumors are among the most common and highest risk brain tumors in adults. Thanks to today's technology and developments in the field of artificial intelligence, diagnosis support systems applicable to many fields of medicine are being developed. Early and accurate diagnosis plays an important role in the treatment of brain tumors. The development of artificial intelligence-based software that provides real-time decision support to assist doctors is of great importance in the disease treatment process. Major problems that play an important role in glioma diagnosis are detection, grading and segmentation problems. In this thesis, deep learning-based methods were developed for the detection, grading and segmentation of glioma tumors. Convolutional Neural Network (ESA) models developed for glioma grading were tested on the widely used BraTS dataset, and an improvement was achieved compared to similar studies in the literature. Deep learning-based approaches were developed for detection and segmentation problems in the Gazi Brains 2020 dataset developed within the scope of the Turkish Brain Project (TBP), and improvements were achieved compared to the studies carried out within the scope of the project.
Benzer Tezler
- Detection of cancerous brain cells with machine learning
Makine öğrenimi ile kanserli beyin hücrelerinin tespiti
UYGAR CANKAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER DANIŞMAN
- Derin öğrenme yöntemlerini kullanarak MR görüntülerinden otomatik tümör tespiti
Automatic tumor detection from brain MRI images using deep learning techniques
NECİP ÇINAR
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA
- 3B alzheimer MR görüntülerinin sınıflandırılmasında yeni yaklaşımlar
New approaches to the classification of 3D alzheimer MR images
MUHAMMET ÜSAME ÖZİÇ
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAL ÖZŞEN
- Detection and 3D modeling of brain tumors using image segmentation methods and volume rendering techniques
Görüntü segmentasyon yöntemleri ve hacim oluşturma teknikleri kullanılarak beyin tümörlerinin saptanması ve 3 boyutlu modellemesi
DEVRİM KAYALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUS ÇEVİK
- İntrakraniyal vasküler malformasyonlarda multimodal imaj füzyonunun klinik karara etkisi
Impact of multi-modal image fusion on clinical desicions in intracranial vascular malformations
AYŞE SEDA ERGİN SÖNMEZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN KIZILKILIÇ