Açıklanabilir yapay zeka yöntemleriyle MR görüntülerinden beyin tümörü tespiti
Brain tumor detection from MRI images with explainable artificial intelligence methods
- Tez No: 925489
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ÖZYURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Yapay zeka, Deep learning, Machine learning, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma kapsamında açıklanabilir yapay zeka yöntemleriyle MR görüntülerinden beyin tümörlerinin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Yapılan bu çalışmanın tıbbi süreçlere katkı sağlaması, karar destek sistemlerine yönelik yeni bir literatür kazandırması açısından önemli olduğu düşünülmektedir. Çalışma kapsamında CNN modellerinden GradCAM, LIME ve Shapley görselleştirme yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada oluşturulan modelde sınıflandırma 4 grup (No Tumor, Glioma, Meningioma, Pituitary) altında incelenmiştir. Çalışma sonucunda GradCAM, modelin genel odaklanma alanlarını belirlemekte etkili olmuş; LIME, modelin kararlarının detaylı bir açıklamasını sunmuş; Shapley ise modelin genel performansını ve eksikliklerini ortaya koymuştur. Bu tekniklerin birlikte kullanılması, modelin daha güvenilir ve etkili bir şekilde çalışmasını sağlamak için daha fazla veri sağlanmasına veya gerekli iyileştirmelerin yapılmasına olanak tanımaktadır.
Özet (Çeviri)
Within the scope of this study, it was aimed to detect brain tumors from MRI images with explainable artificial intelligence methods. It is thought that this study is important in terms of contributing to medical processes and providing a new literature on decision support systems. Within the scope of the study, GradCAM, LIME and Shapley visualization methods from CNN models were used. In the model created in the study, the classification was examined under 4 groups (No Tumor, Glioma, Meningioma, Pituitary). As a result of the study, GradCAM was effective in determining the general focus areas of the model; LIME provided a detailed explanation of the model's decisions; Shapley revealed the general performance and shortcomings of the model. Using these techniques together allows more data to be provided or necessary improvements to be made to ensure that the model works more reliably and effectively
Benzer Tezler
- X-harmony: Akıllı üretim için insan-merkezli açıklanabilir yapay zeka tabanlı karar mimarisi
X-harmony: A human-centered explainable AI-based decision architecture for smart manufacturing
BUKET CALP CANSIZ
- Öğrencinin akademik performansını tahmin etmede açıklanabilir yapay zekâ ve makine öğrenimi kullanımı
Using explainable artificial intelligence and machine learning to predict student academic performance
MÜJDE DİLEK SOBUTAY
- Güvenlik duvarı loglarının makine ve derin öğrenme ile sınıflandırılması ve açıklanabilir yapay zeka ile yorumlanması
Classification of firewall logs using machine and deep learning and interpretation with explainable artificial intellgence
FATMİR GARRİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Sakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Süreç madenciliğinde tahmine dayalı süreç izleme tekniklerinin kalitesinin açıklanabilir yapay zeka yöntemleri ile değerlendirilmesi
Evaluation of the quality of predictive process monitoring techniques in process mining with explainable artificial intelligence methods
SAMET CAN
- Akdeniz Bölgesinde yangın sonrası vejetasyon yenilenmesine etki eden coğrafi faktörlerin uzaktan algılama ve yapay zekâ yöntemleriyle analizi
Investigation of main geographical factors affecting post-fire vegetation recovery by using remote sensing and artificial intelligence methods in the Mediterranean Region
AHMET ÖZTÜRK