Geri Dön

Nörolojik bozuklukların transfer öğrenme temelli analizi

Transfer learning based analysis of neurological disorders

PDF İndir

  1. Tez No: 916962
  2. Yazar: MUSTAFA SUBAN DUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MERİÇ ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bu yüksek lisans tezi, nörolojik bozuklukların daha kesin teşhis ve analizini sağlamayı amaçlayan bir çalışmayı temsil ediyor. Bu amaç doğrultusunda, beyin görüntüleme yöntemleri olan Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) ve fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI) gibi tekniklerle elde edilen veriler kullanılarak derin öğrenme modelleri geliştirilecek ve transfer öğrenme yöntemleri ile optimize edilecek. Bu yaklaşım, nörolojik bozuklukların belirgin özelliklerini daha etkin bir şekilde yakalamayı ve böylece teşhis başarımını artırmayı amaçlamaktadır. Aynı zamanda, bu çalışma farklı nörolojik bozuklukların sınıflandırılmasında daha yüksek hassasiyet elde etme potansiyelini taşıyor. Bu tez, nörolojik bozuklukların teşhis ve yönetimi alanında önemli bir ilerleme sağlayabilirken, aynı zamanda nörolojik görüntüleme verilerinin derin öğrenme modelleri ile nasıl etkili bir şekilde işlenebileceği konusundaki bilgi birikimini artırarak bu alandaki analizlerin daha da gelişmesine katkı sağlayabilir.

Özet (Çeviri)

This master's thesis represents a study that aims to provide more precise diagnosis and analysis of neurological disorders. For this purpose, deep learning models will be developed and optimized with transfer learning methods, using data obtained by brain imaging methods such as Magnetic Resonance Imaging (MRI) and functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). This approach aims to capture the salient features of neurological disorders more effectively, thereby increasing diagnostic performance. At the same time, this work has the potential to achieve higher precision in the classification of different neurological disorders. While this thesis can make a significant progress in the diagnosis and management of neurological disorders, it can also contribute to the further development of analyzes in this field by increasing the knowledge on how to effectively process neurological imaging data with deep learning models.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    385024

    Detection of homo/hetero-dimerizations between adenosine A2A, dopamine D2 and NMDA receptors by use of FRET and BiFC assays

    Adenozin A2A, dopamin D2 ve NMDA reseptörleri arasındaki homo/hetero-dimer oluşumlarının BiFC ve FRET yöntemleri ile tespiti

    SİNEM ÇELEBİÖVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ DEVRİM SON

  2. Tez No

    768221

    Predicting epileptic seizures of pediatric patients using phase-amplitude coupling and deep learning

    Pediatrik hastaların epileptik nöbetlerini faz-genlik bağlanım ve derin öğrenme kullanarak tahmin etme

    LINA MAHMOUD SALEH ALQAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU

  3. Tez No

    885432

    1H-MRSI of the deep gray matter structures in patients with amyotrophic lateral sclerosis

    Amyotrofik lateral skleroz hastalarında derin gri madde yapılarının multi voksel proton manyetik rezonans spektroskopisi

    MERYEM TORLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSA YILDIRIM

    PROF. DR. ESİN ÖZTÜRK IŞIK

  4. Tez No

    667816

    Novel optoelectronic and plasmonic bulk heterojunction neurointerfaces for controlled capacitive charge transfer

    Başlık çevirisi yok

    RUSTAMZHON MELIKOV

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyomühendislikKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDAT NİZAMOĞLU

  5. Tez No

    525724

    Miyelin interaktomu: İkili graf tabanlı protein-protein etkileşimli ağlarla multipl skleroz'da hücre-hücre etkileşimlerinin tanımlanması

    Myelin interactome: Identification of cell-cellinteractions in multiple sclerosis with binary grafbased protein-protein interaction networks

    EŞREF ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Biyolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Histoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLAL ERSEN KERMAN

Geri Dön