Geri Dön

detecting cancer cells inside images of the patients

Hastaların görüntülerindeki kanser hücrelerini tespit etmek

  1. Tez No: 888708
  2. Yazar: OUISSAL CHATOUI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN KOYUNCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Avrupa Birliği İktisadı ve İşletme Anabilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Avrupa Birliği Çalışmaları Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2020

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ALPTÜRK

    DR. ÖZGÜR YILMAZ

  2. 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,

  3. Brain tumor detection using image processing & deep learning

    Görüntü işleme ve derin öğrenmeyle beyin tümörü tespiti

    AL-HAWRA' TALAL ABDULHAMED ABDULHAMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA BEDİA BERKER

    ÖĞR. GÖR. ZEYNEP KALAYCIOĞLU

  5. Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi

    Coding and quantitative analysis of the digital cell images

    NEŞE APAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN