Beyin tümörünün derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak tespit edilmesi
Detecting brain tumor using deep learning approaches
- Tez No: 895793
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABİDİN ÇALIŞKAN
- 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: Batman Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Bu yüksek lisans tezi, beyin tümörlerinin tespiti için derin öğrenme yöntemlerinin kullanımını incelemektedir. Beyin tümörleri, dünya genelinde nadir görülmelerine rağmen yüksek ölüm oranlarına sahip ciddi malignitelerdir. Erken teşhis ve doğru sınıflandırma, tedavi sürecinde hayati öneme sahiptir. Bu çalışmada, derin öğrenme yöntemlerinin, özellikle evrişimsel sinir ağlarının (ESA), beyin tümörlerinin tespiti ve sınıflandırılması üzerindeki performansı değerlendirilmektedir. Çeşitli derin öğrenme modelleri ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak, beyin tümörlerinin MRI ve BT görüntülerinden tespit edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada VGG19, Inception V3 ve MobileNet gibi derin öğrenme modelleri ile K-En Yakın Komşu (k-NN) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) gibi makine öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Model performansları doğruluk, hassasiyet, duyarlılık, F1 skoru ve ROC-AUC gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, derin öğrenme modellerinin beyin tümörlerinin tespitinde yüksek doğruluk ve güvenilirlik sunduğunu göstermektedir. Özellikle VGG19 modelinin diğer modellere kıyasla daha yüksek performans sergilediği tespit edilmiştir. Bu bulgular, derin öğrenme yöntemlerinin tıbbi görüntü analizi alanında etkili bir araç olabileceğini ve klinik uygulamalarda kullanılabilirliğini göstermektedir. Gelecekteki çalışmalarda, daha büyük veri setleri ve farklı derin öğrenme modelleri kullanılarak performansın daha da artırılması hedeflenebilir.
Özet (Çeviri)
This master's thesis examines the use of deep learning methods for the detection of brain tumors. Brain tumors, though relatively rare worldwide, are serious malignancies with high mortality rates. Early diagnosis and accurate classification are crucial in the treatment process. This study evaluates the performance of deep learning methods, particularly convolutional neural networks (CNNs), in detecting and classifying brain tumors. The aim is to detect brain tumors from MRI and CT images using various deep learning models and machine learning algorithms. In this study, deep learning models such as VGG19, Inception V3, and MobileNet, along with machine learning algorithms like K-Nearest Neighbors (K-NN ) and Support Vector Machines (SVM), were utilized. Model performances were evaluated using metrics such as accuracy, precision, recall, F1 score, and ROC-AUC. The results indicate that deep learning models offer high accuracy and reliability in detecting brain tumors. Notably, the VGG19 model demonstrated superior performance compared to other models. These findings suggest that deep learning methods can be an effective tool in medical image analysis and have potential applicability in clinical practice. Future studies may focus on improving performance by using larger datasets and different deep learning models.
Benzer Tezler
- Tıbbi beyin MR görüntülerinde kitle tespiti için yeni bir evrişimsel sinir ağı modelinin geliştirilmesi
Development of a new convolutional neural network model for mass detection in medical brain MR images
MESUT TOĞAÇAR
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHAN ERGEN
- Developing a smart method for real -time brain tumor localization and segmentation on ct ımages using hybrid techniques and yolo
Hibrit teknikler ve yolo kullanilarak bt görüntülerinde gerçek zamanli beyin tümörü lokalizasyonu ve segmentasyonu için akilli bir yöntem geliştirilmesi
NUSAIBAH KHALID ABDULMAJEED AL-SALIHI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUS ÇEVİK
PROF. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Brain tumor detection and classification using image processing techniques
Başlık çevirisi yok
SULTAN BAHR FAYYADH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tıbbi görüntülerden derin öğrenme yöntemi ile karaciğer ve beyin lezyonlarının bölütlenmesi
Segmentation of liver and brain lesions by deep learning approach from medical images
ONUR CAN BAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- MR görüntüleri ile beyin tümörünün yeni bir derin öğrenme tabanlı yaklaşımla sınıflandırılması
Classification of brain tumor with MR images with a new deep learning-based approach
ELİF YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR