Geri Dön

Karaciğer hastalığı teşhisinde derin öğrenme yöntemlerinin başarılarının ölçülmesi

Measuring the success of deep learning methods in diagnosing liver disease

  1. Tez No: 929432
  2. Yazar: MERVE ÇAVDAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL TEKİN
  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: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Karaciğer hastalıklarının erken teşhisi, hastalığın ilerlemesini önlemek ve hastaların yaşam kalitesini artırmak açısından kritik öneme sahiptir. Geleneksel tanı yöntemleri zaman alıcı ve uzman yorumu gerektiren süreçler içerir. Bu çalışmada, farklı derin öğrenme algoritmalarının karaciğer hastalıklarının teşhisindeki başarımı karşılaştırmalı olarak değerlendirilecektir.

Özet (Çeviri)

Early diagnosis of liver diseases is critical to prevent disease progression and improve patients' quality of life. Traditional diagnostic methods involve processes that are time-consuming and require expert interpretation. In this study, the performance of different deep learning algorithms in diagnosing liver diseases will be evaluated comparatively.

Benzer Tezler

  1. Histopatolojik görüntü analizinde derin öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of deep learning methods in histopathologic image analysis

    DEMET ALICI KARACA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHRİYE AKAY

  2. Prediction of microsatellite status in colorectal cancer whole slide images using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanılarak kolorektal kanser tüm slayt görüntüleri üzerinde mikrosatellit durumu tahmini

    FATMA VİLDAN ENGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  3. Kontrastsız bilgisayarlı tomografi görüntülerinde yapay zekâ tabanlı karaciğer bölütleme ve hastalık sınıflandırma

    Artificial intelligence-based liver segmentation and disease classification in non-contrast computed tomography images

    RABİYE KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK

  4. Derin öğrenme yöntemi ile bilgisayarlı tomografi görüntülerinden karaciğer tümörü tespiti

    Liver tumor detection from computed tomography images with deep learning method

    HANİFE VEÇEYİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik BilimleriGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE

  5. Segmentation of colon nuclei images using deep learning

    Kalın bağırsak hücre görüntülerinin derin öğrenme kullanılarak bölütlenmesi

    ATAKAN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU