detecting cancer cells inside images of the patients
Hastaların görüntülerindeki kanser hücrelerini tespit etmek
- Tez No: 888708
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Avrupa Birliği İktisadı ve İşletme Anabilim Dalı
- Bilim Dalı: Avrupa Birliği Çalışmaları Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Derin Kanser, meme, kolon, rektum, deri, prostat ve tiroid kanseri gibi çeşitli türleri ile dünya çapında önde gelen ölüm nedenidir. Ancak araştırma makalemizde insan sağlığı üzerindeki önemli etkilerinden dolayı özellikle beyin tümörüne odaklandık. Beyin tümörleri farklı derecelere (1, 2, 3, 4) sınıflandırılabilir ve doğru tanı, tedavi sürecinde çok önemli bir rol oynar. Çalışmamızda beyin tümörlerinin sınıflandırılmasına yönelik yeni bir algoritma sunduk. Doktorlar, MRI görüntülerini analiz ederek tümörün boyutu, konumu ve sayısı gibi önemli bilgileri elde edebilir. Derin öğrenmenin gücünden yararlanan algoritmamız, beyin tümörünü kanserli (evet) veya kanserli olmayan (hayır) olarak sınıflandırmayı başardı. Başlangıçta bu yaklaşımı kullanarak %84'lük bir doğruluk oranına ulaştık.
Özet (Çeviri)
Deep Cancer is a leading cause of death worldwide, with various types such as breast, colon, rectal, skin, prostate, and thyroid cancer, to name a few. However, in our research paper, we focused specifically on brain tumor due to their significant impact on human health. Brain tumors can be classified into different grades (1, 2, 3, 4), and accurate diagnosis plays a crucial role in the treatment process. In our study, we represented new algorithm for the classification of brain tumor. By analyzing MRI images, doctors can extract essential information such tumor size, location, and numbers. Leveraging the power of deep learning, our algorithm was able to classify brain tumor as either cancerous (yes) or noncancerous (no). Initially, we achieved an accuracy rate of 84% using this approach. To further enhance the accuracy of our algorithm, we explored the integration of advanced optimization techniques. Genetic algorithms, inspired by the process of natural selection and genetics, were utilized to refine the performance of our model. These algorithms mimic the principles of evolution, allowing for the selection, recombination, and mutation of different solution components. By applying genetic algorithms, we were able to improve the accuracy significantly. Additionally, we incorporated the Pelican optimization algorithm, which is inspired by the movements brain tumor of pelicans in search and foraging tasks. This nature-inspired vii optimization algorithm utilizes concepts such as exploration, exploitation, and communication to search for the best solution in a given problem space. By integrating the Pelican algorithm into our system, we witnessed a remarkable improvement in accuracy, achieving a rate of 99%. The choice of using nature-inspired optimization algorithms, such as genetic algorithms and Pelican optimization, was driven by their ability to simulate natural phenomena and exploit their inherent problem-solving capabilities. These algorithms draw inspiration from the behavior of animals like horses, bees, and cats, harnessing their instincts to solve complex optimization problems effectively. By adopting these innovative optimization techniques, our algorithm not only achieved outstanding accuracy but also demonstrated the potential for advancements in the field of medical diagnosis. These results highlight the importance of incorporating nature-inspired approaches into the development of AI systems, as they can provide unique insights and improve the accuracy of tumor classification. In summary, our research paper presents a novel deep learning-based algorithm for brain tumor classification. Through the integration of genetic algorithms and Pelican optimization algorithms, we achieved a significant improvement in accuracy compared to the initial results. This study showcases the power of nature-inspired optimization techniques in enhancing the performance of AI systems and paves the way for further advancements in medical diagnosis and treatment.
Benzer Tezler
- PD-L1 proteinine yönelik görüntüleme ajanı geliştirilmesi ve sentezi
Development and synthesis of moleculer imaging agent for protein PD-L1
CEYDA KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ALPTÜRK
DR. ÖZGÜR YILMAZ
- Novel multiple instance learningmodels for digital histopathology
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA UMIT ONER
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNational University of Singapore (NUS)YRD. DOÇ. DR. LEE HWEE KUAN
PROF. SUNG WİNG-KİN,
- Brain tumor detection using image processing & deep learning
Görüntü işleme ve derin öğrenmeyle beyin tümörü tespiti
AL-HAWRA' TALAL ABDULHAMED ABDULHAMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Kitosan/ZnFe2O4 nanokompozit malzemesi hazırlanması, karakterizasyonu ve kanser ilacı yüklenen malzemeden ilaç salımının incelenmesi
Preparation, characterization and examination of drug release from cancer drug loaded nanocomposite chitosan/ZnFe2O4 material
MERVE ECE TEMELKURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA BEDİA BERKER
ÖĞR. GÖR. ZEYNEP KALAYCIOĞLU
- Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi
Coding and quantitative analysis of the digital cell images
NEŞE APAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN