Adapting a deep learning model for kidney stone detection based on ensemble learning
Topluluk öğrenimine dayalı böbrek taşı tespiti için derinöğrenme modelinin uyarlanması
- Tez No: 918660
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ÖZGE ÖZKÖK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Böbrek taşı hastalığının doğru tanısı önemli bir sağlık sorunudur ve uygun tedavi için doğru tanımlama gerektirir. Derin öğrenme yöntemleri biyomedikal alanda hastalık tanısı için giderek daha değerli araçlar olarak kabul edilmektedir. Ancak, derin ağları kullanan mevcut modellerin çoğu aşırı uyum ve düşük doğruluk gibi sorunlarla karşı karşıyadır ve daha iyi performans için daha fazla iyileştirme gerekmektedir. Bu olguyu azaltmak için araştırmacılar, modellerin performansını iyileştirmek için evrimsel algoritmaların hizmetlerinden yararlanmaya çalışmaktadır. Bu bağlamda, çözümün yerel bölgede takılıp kalmasını ve küresel tarafa geçmesini önleyen yeni bir mekanizma ekleyerek politik optimizasyon algoritmasına (EPO) bir geliştirme önerdik ve 50 kıyaslama probleminde test ettikten sonra yüksek sonuçlar elde etti. Daha sonra bunu ikili forma (Binary Enhancement Political Optimizer) (BEPO) dönüştürdük ve önerilen modele entegre ettik. Bu makalede öne sürülen model, özellik çıkarma için CNN, özellik seçimi için BEPO ve sınıflandırma için Rastgele Orman (RO), XGBossing (XGB) ve AdaBoost Modellerinin çapraz doğrulama tabanlı yığılmış topluluğunun yeni bir kombinasyonunu sunarak bu zorlukları çözmeye çalışmaktadır. Önerilen model, 1799 BT görüntüsü ve 12,446 BT görüntüsünden oluşan iki veri kümesi üzerinde yürütülen deneysel sonuçlarla kanıtlanmıştır. 1799 görüntüden oluşan veri kümesinde, model %99,71 doğrulukta performans gösterirken, 12,446 görüntüden oluşan daha büyük veri kümesinde %99,70 doğruluk elde etmektedir.
Özet (Çeviri)
Accurate diagnosis of kidney stone disease is an important health concern and requires correct identification for appropriate treatment. Deep learning methods are increasingly recognized as valuable tools for disease diagnosis in the biomedical field. However, most current models using deep networks face problems such as overfitting and low accuracy, and further refinement is required for better performance. To reduce this phenomenon, researchers are trying to benefit from the services of evolutionary algorithms to improve the performance of models. In this regard, we proposed an enhancement to the political optimizer algorithm (EPO) by adding a new mechanism that prevents the solution from sticking in the local region and crossing over to the global side, where it achieved high results after testing it on 50 benchmark problems. We then converted it to the binary form (Binary Enhancement Political Optimizer) (BEPO) and integrated it into the proposed model. The model put forward in this paper tries to solve these challenges by introducing a new combination of CNN for feature extraction, BEPO for feature selection, and a cross-validation-based stacked ensemble of Random Forest (RF), XGBossing (XGB), and AdaBoost Models for classification. The proposed model has been proven by the experimental results conducted on two datasets, comprising 1,799 CT images and 12,446 CT images. On the dataset of 1,799 images, the model performs at an accuracy of 99.71%, while on the larger dataset of 12,446 images, it achieves an accuracy of 99.70%.
Benzer Tezler
- Sivas ili C.Ü. hastanesinde yatmakta olan hastaların servislerine kabul edilişlerindeki uygulamalarla bu uygulamalara ilişkin duygu ve beklentilerinin saptanması
Determination of the formalities in admitting the patients hospitalized at the Cumhuriyet University of Sivas to the services and their feelings and expeetations relating to these formalities
FADİME KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HastanelerCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
- Kastamonu örneğinde, doğal, tarihsel ve kültürel çevrenin korunması imkanları üzerine bir inceleme
A Research on the possibility of conservation of natural, historical and cultural environment on Kastamonu model
JALE KUYULULU
- Konut gerçekleştirme sistemlerinde kullanıcı katkısının etkinliğini arttırıcı öneriler ve yardımlı kendi evini yapımda örneklenmesi
Suggessions to increase efficiency of user involvement in housing realization systems and sampling on aided self-help
ZİYA OK
- Renkli TV tekniğinin incelenmesi ve FM stereo radyo yayınlarından yararlanılarak bilgi iletişimi
Başlık çevirisi yok
ERSİN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. HALİL T. EYYUBOĞLU
- Enerji iletim şebekelerinin donanım planlamasında optimizasyonu
Optimisation in the planning of supply of power transmission networks summary
K.R.İRFAN GÜNEY