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
- 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
- Beyin tümör tespiti için derin öğrenme temelli bilgisayar destekli tanı sistemi
Deep learning based computer aided diagnostic system for brain tumor detection
TARIKCAN DOĞANAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Mr görüntülerinde gliyom karakterizasyonu için 3B analiz temelli sınıflayıcı model tasarımı
The design of 3D analysis-based framework for glioma characterization in MR images
ABDULSALAM HAJMOHAMAD
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN KOYUNCU