Breast cancer detection in x-ray images using feature pyramids and CNN algorithm
Özellik piramitleri ve CNN algoritması kullanarak röntgen görüntülerinde meme kanseri tespiti
- Tez No: 870649
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
ÖZET-Meme kanseri dünya genelinde en sık görülen kanser türüdür. Kadınlar arasında, her yıl yeni vakaların yaklaşık %25'ini oluşturmasının yanı sıra, Amerika'da en tekrarlayan tip ve ikinci önde gelen ölüm nedenidir. Bu hastalıktan kaynaklanan ölüm oranını azaltan Mamografi, meme kanserini saptamak için en yaygın kullanılan testtir. Bu çalışma sırasında kullanılan metodoloji CNN metodolojisinden esinlenmiştir. İkincisi, geliştirme ekipleri ve müşteri arasındaki iletişim ve işbirliğini vurgular. Çevik metodolojinin en önemli noktası iletişimdir. Bu projenin gerçekleştirilmesinde iki noktaya değinilmektedir. Öncelikle hafta boyunca yapılan çalışmalar sunulur ve gerekirse karşılaşılan güçlükler tartışılır. Bu kısım tamamlandıktan sonra bir sonraki hafta için yapılması istenilen değişiklikler ve eklemeler tanımlanır. ANAHTAR KELİMELER: AI, CAD, CNN, X-RAY
Özet (Çeviri)
ABSTRACT-Breast cancer is the most common type of cancer worldwide. Among women, it is the most recurrent type and the second leading cause of death in the Americas, in addition to accounting for about 25% of new cases each year Early detection of breast cancer is essential to increase the chances of treatment and cure effectively, which reduces the mortality rate caused by this disease Mammography is the most common test for detecting breast cancer. The methodology used during this work is inspired by the CNN methodology. The latter emphasizes communication and collaboration between development teams and the client. The most important point of the Agile methodology is communication. During the realization of this project, during this, two points are addressed. First of all, the work carried out during the week is presented and the difficulties encountered are discussed if necessary. Once this part is completed, the modifications to be made and the additions desired for the following week are defined. KEYWORDS: AI, CAD, CNN, X-RAY
Benzer Tezler
- Histopatolojik meme kanseri görüntülerinin evrişimsel sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması
Classification of histopathological breast cancer images using convolutional neural networks
ZEHRA KADİROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DENİZ
- Microwave tomography for breast cancer detection
Mikrodalga tomografi ve meme kanser tespiti
MARYAM NASERI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Radyo-Televizyonİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Sayısal mamografi görüntülerine yapay zeka yöntemlerinin uygulanması
The application of artificial intelligence methods on digital mammography images
CANAN ORAL
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. HATİCE SEZGİN
- Görüntü işleme teknikleriyle meme kanserinin teşhisi
Diagnosis of breast cancer with image processing techniques
GÜLİZ TOZ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- 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
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED BAHADDİN KURT
PROF. DR. SELÇUK HELHEL