Geri Dön

Yapay zeka teknikleri kullanarak serebral enfarktüs tespiti ve sınıflandırması

Detection and classification of cerebral infarction using artificial intelligence techniques

  1. Tez No: 935022
  2. Yazar: ESRA YÜCE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET EMİN ŞAHİN, DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ULUTAŞ
  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: Yozgat Bozok Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

İskemik inme olarak da bilinen serebral enfarktüs, beyin damarlarında meydana gelen tıkanıklık nedeniyle beyin dokusuna giden kan akışının azalması ya da tamamen kesilmesi sonucunda ortaya çıkmaktadır. Kan akışının bozulması, beyin hücrelerinin oksijen ve hayati besinlerden mahrum kalmasına yol açar ve bu durum kalıcı beyin hasarına neden olabilir. Ülkemiz koşullarında, hastaların enfarktüs semptomlarını fark etmeleri, hastaneye başvurmaları, acil serviste yapılan ilk değerlendirme, enfarkttan şüphelenilmesi ve sonrasında Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) işleminin gerçekleştirilerek tanının konulması süreci çeşitli nedenlerle uzayabilmektedir. Bu durum, hızlı ve doğru tanının önem kazandığı serebral enfarktüs gibi hayati klinik tablolar için ciddi bir risk oluşturmaktadır. Bu bağlamda, bilgisayar destekli tanı sistemleri, tıbbi görüntülerin daha hızlı ve doğru yorumlanmasına katkı sağlayarak tanısal süreçlerde radyologlara yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Bu tez çalışmasında, serebral enfarktüsün MRI görüntüleri üzerinden otomatik tespiti yapay zeka tabanlı yöntemlerle gerçekleştirilecektir. İlk aşamada, enfarktüs bölgelerinin sınıflandırılması için Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) mimarisi kullanılacaktır. Ardından, enfarkt alanlarının görüntü üzerinde hassas şekilde ayrıştırılabilmesi için U-Net temelli semantik segmentasyon işlemi uygulanacaktır. Bu yaklaşımla geliştirilecek karar destek sistemi, hem klinik süreçleri hızlandırmayı hem de tıbbi görüntüleme alanında literatüre katkı sunmayı hedeflemektedir.

Özet (Çeviri)

Cerebral infarction, also known as ischemic stroke, occurs when blood flow to brain tissue is reduced or completely cut off due to a blockage in the brain vessels. Impaired blood flow deprives brain cells of oxygen and vital nutrients, which can lead to permanent brain damage. In our country, the process of patients recognizing the symptoms of infarction, presenting to the hospital, initial evaluation in the emergency department, suspicion of infarction and subsequent diagnosis with Magnetic Resonance Imaging (MRI) can be prolonged for various reasons. This poses a serious risk for vital clinical conditions such as cerebral infarction where rapid and accurate diagnosis is crucial. In this context, computer-aided diagnosis systems aim to assist radiologists in diagnostic processes by contributing to faster and more accurate interpretation of medical images. In this thesis, automatic detection of cerebral infarction on MRI images will be realized with artificial intelligence based methods. In the first stage, Convolutional Neural Networks (CNN) architecture will be used to classify the infarct regions. Then, U-Net based semantic segmentation will be applied to precisely segment the infarct areas on the image. The decision support system to be developed with this approach aims to both accelerate clinical processes and contribute to the literature in the field of medical imaging.

Benzer Tezler

  1. EEG tabanlı çoklu sensör destekli bir insan makine arayüzünün geliştirilmesi

    Development of an eeg and multi sensor based human machine interface

    GÜRKAN KÜÇÜKYILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN OCAK

  2. Serebrovasküler hastalıkların teşhisi için yapay zeka tabanlı karar destek sistemi

    Artificial intelligence based decision support system for diagnosis of cerebrovascular disease

    FURKAN KUTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞURHAN KUTBAY

  3. Bazal ganglionların mikrocerrahı ve ak madde diseksiyonu ile 3 boyutlu anatomisi

    Başlık çevirisi yok

    AHMET YAPRAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    AnatomiSağlık Bakanlığı

    Beyin-Sinir ve Omurilik Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. HÜSEYİN HAYRI KERTMEN

  4. Bulanık mantık denetimli termoelektrik beyin soğutucusu

    Fuzzy logic controlled thermoelectric brain cooler

    ABDULLAH HAKAN YAVUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Teknik Eğitim Bölümü

    PROF. DR. RAŞİT AHISKA

  5. Yapay zeka teknikleri kullanarak yazılım proje yönetim süreçlerini iyileştirme

    Improving software project management processes using artificial intelligence techniques

    NURHAN GÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURSAL ARICI