Yapay zekâ yöntemleriyle beyin doku sınıflandırma: Hiperspektral görüntüler üzerine bir uygulama
Brain tissue classification with artificial intelligence methods: An application on hyperspectral images
- Tez No: 921171
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM KURT PEHLİVANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Sağlık alanında yapılan çalışmaların ve alınan kararların birçoğu insan hayatını etkileyebilecek düzeyde önemlidir. İnsan hayatının söz konusu olduğu böylesine önemli bir alanda, elde edilen verilerin en iyi şekilde analiz edilmesi, yorumlanması ve değerlendirilmesi, yapılan çalışmaların ve alınan kararların doğruluğunu artırmaktadır. Özellikle son yıllarda, bu alanda yapay zekâ destekli çalışmalar oldukça önemli bir yere sahiptir. Tıbbi görüntülerde, benzer özelliklere sahip olanlarının bir araya getirilerek sınıflandırılması ile elde edilen sonuçların ayrıntılı bir şekilde incelenmesi, yapılan çalışmalara olumlu katkılar sağlamaktadır. Bu çalışmada, özellikle son yıllarda yapay zekâ yöntemleriyle gerçekleştirilen beyin doku sınıflandırması üzerine yapılan çalışmalara odaklanılmış ve hiperspektral görüntülerle ilgili bir uygulamaya yer verilmiştir. Çalışmanın ilk bölümünde, beyin doku sınıflandırmasına yönelik kullanılan tıbbi görüntüleme teknikleri incelenmiştir. Daha sonra sırasıyla, sınıflandırma öncesi gerçekleştirilen ön işleme adımları, bu alanda kullanılan veri kümeleri ve yazılım kütüphaneleri ele alınmıştır. İzleyen bölümde, beyin doku sınıflandırmasında kullanılan yapay zekâ yöntemleri ve bu alanda kullanılan başarı ölçütlerine yer verilmiştir. Sonraki bölümde ise, beyin doku sınıflandırması üzerine yapılan yapay zekâ tabanlı çalışmalar ve elde edilen sonuçlar ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır. Çalışmanın son bölümünde, hiperspektral görüntüleme tekniklerine dayalı bir uygulama sunularak yöntemin potansiyel avantajları ve sınıflandırma performansı tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Many of the studies and decisions made in the field of health are important enough to affect human life. In such an important area where human life is at stake, analyzing, interpreting and evaluating the obtained data in the best way increases the accuracy of the studies and decisions made. Especially in recent years, artificial intelligence-supported studies in this field have a very important place. Detailed examination of the results obtained by classifying medical images with similar features together provides positive contributions to the studies conducted. This study focuses on studies on brain tissue classification carried out with artificial intelligence methods in recent years and includes an application related to hyperspectral images. In the first part of the study, medical imaging techniques used for brain tissue classification were examined. Then, the preprocessing steps performed before classification, data sets and software libraries used in this field were discussed respectively. In the following section, artificial intelligence methods used in brain tissue classification and the success criteria used in this field were included. In the next section, artificial intelligence-based studies on brain tissue classification and the results obtained were explained in detail. In the last part of the study, an application based on hyperspectral imaging techniques is presented and the potential advantages and classification performance of the method are discussed.
Benzer Tezler
- Aronya (Aronia melanocarpa) ve maça (Camellia sinensis)'nın bitter çikolatanın bazı fizikokimyasal özelliklerine etkileri ve duyusal parametrelerinin yapay zeka ile tahminlenmesi
Effects of aronia (Aronia melanocarpa) and matcha (Camellia sinensis) on the physicochemical properties of dark chocolate and the prediction of sensory parameters using AI
NİLAY YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ ALTAY
- Açıklanabilir yapay zeka yöntemleriyle MR görüntülerinden beyin tümörü tespiti
Brain tumor detection from MRI images with explainable artificial intelligence methods
MUHAMMET DOĞUKAN İLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ÖZYURT
- Development of text synthesis software utilizing EEG signals
EEG işaretlerinin kullanımı ile metin sentezleme yazılımı geliştirilmesi
İBRAHİM SEFA ÖZYEŞİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUTLU AVCI
- Derin öğrenme ile nöronal veri kodunun çözülmesi
Neuronl data decoding with deep learning
FATMA ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2023
BiyofizikKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ALKAN
- Tıbbi görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle hastalıklarda teşhis otomasyon modeli
Diagnostic automation model in diseases with medical image processing and deep learning methods
MUSTAFA GÜLER
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSİN NAMLI
DOÇ. DR. RAMAZAN ÜNLÜ