Geri Dön

Derin sinir ağları kullanılarak otomatik beyin tümörü sınıflandırılması ve bölütlenmesi

Automatic brain tumor classification and segmentation by deep neural networks

  1. Tez No: 860984
  2. Yazar: HATİCE ÇETİN GÖRGÜLÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK, PROF. DR. HAKAN ÇEVİKALP
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Bu tezin amacı derin sinir ağları kullanılarak beyin tümörünün otomatik olarak sınıflandırılması ve bölütlenmesidir. Günümüzde, beyin tümörü vakaları önemli bir sayı teşkil etmektedir. Beyin tümörünün tanı, takip ve tedavisinde farklı şekil Manyetik Rezonans (MR) görüntüleri kullanılmaktadır. MR görüntülerinin uzman kişiler tarafından değerlendirilmesi zaman almakta olup, bu da hastalığın ilerlemesine neden olmakta, hatta tedaviyi olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Ayrıca, bu görüntilerin uzmanlar tarafından yanlış sınıflandırılması da söz konusu olmaktadır. Dolayısıyla, MR görüntüleri kullanılarak beyin tümörünün otomatik olarak bölütlenmesi ve sınıflandırılması önem taşımaktadır. Beyin tümörünün tanısından sonra, takip aşamasında tümörün büyümesi, küçülmesi veya aynı kalması durumu da MR görüntüleri takip edilerek yapılmaktadır. Böylece her aşamada otomatik takip oldukça önemli bir hal almaktadır. Diğer yandan, beyin tümörünün otomatik bölütlenmesi ve sınıflandırılmasında derin öğrenme metodları kullanılacaktır. Beyin tümörleri şekil, boyut ve büyüklük bakımından tutarsızdırlar. Bu bakımdan, bunları sınıflandırmak diğer bilgisayarlı görü tekniklerine göre oldukça zordur, diğer bölütleme yöntemlerine göre derin öğrenme yöntemlerinin bu konuda daha başarılı olabileceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

The target of this thesis is automatic brain tumor segmentation and classification by deep neural networks. Nowadays, brain tumor cases are an important issue. Magnetic Resonance Imaging (MRI) images are used in diagnosis, follow-up and treatment of brain tumor. The evaluation of MRI images by specialists takes time, which leads to the progression of the disease and can even affect the treatment negatively. Otherwise, specialists can misclassify the brain tumor. Therefore, it is important to automatically segment and classify the brain tumor by MRI images. After the diagnosis of the brain tumor, the tumor grows, shrinks or remains in the follow-up phase by following the MRI images. Thus, automatic monitoring at every stage becomes very important. On the other hand, the deep learning methods will be used for automatic segmentation and classification of the brain tumor. Brain tumors are inconsistent in shape, size and magnitude. In this respect, it is difficult to classify them, and it is thought that deep learning methods might give better results than other segmentation techniques.

Benzer Tezler

  1. Beyaz cevher hiperintensitelerinin derin öğrenme teknikleri kullanılarak beyin manyetik rezonans görüntülerinden otomatik tespiti

    Automatic detection of white matter hyperintensities using deep learning techniques on brain magnetic resonance images

    GÖKHAN UÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE DANDIL

  2. Diagnosis of brain cancer and contour normal tissue for radiation therapy based on deep learning methods

    Derin öğrenme yöntemleriyle radyoterapi için beyin kanseri tanisi ve normal doku ayrimi

    NAVID HALILI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  3. Derin öğrenme tabanlı beyin MR görüntülerinden beyin tümörlerinin tespit edilmesi ve sınıflandırılması

    Detection and classification of brain tumors from MR images based on deep learning

    ALİ ARI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DAVUT HANBAY

  4. Evrişimsel sinir ağı ve görü dönüştürücü mimarileri kullanılarak MR görüntülerinde beyin tümörlerinin otomatik sınıflandırılması

    Automatic classification of brain tumors in MR images using convolutional neural network and vision transformer architectures

    ÖMER MİRAÇ KÖKÇAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED EMRE ÇOLAK

  5. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA