Enhancement of lung cancer hıstopathologıcal ımage classıfıcatıon usıng K-fold cross valıdatıon and vahanade-based dıgıtal ımage processıng pıpelıne
Akciğer kanseri histopatolojik görüntü sınıflandırmasının K-kat çapraz doğrulama ve vahanade tabanlı dijital görüntü işleme hattı kullanılarak geliştirilmesi
- Tez No: 936726
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN GÖKÇAY
- 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: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Küresel kanser ölümlerinin önde gelen nedeni olan akciğer kanseri, kesin ve etkili tanı çözümleri gerektirir. Bu çalışma, LC25000 veri setinden yinelenenleri kaldırarak, üç sınıfta 14195 dengeli görüntüye (4727/4744/4724) düşüren yeni bir ön işleme adımı sunar; bu daha önce belgelenmemiş bir iyileştirmedir. 5 katlı çapraz doğrulama (5 epoch) altında InceptionResNetV2 ve ConViT-Small kullanılarak yapılan ilk sınıflandırma, hiperparametre ayarlaması olmadan benzeri görülmemiş bir maliyet etkinliği göstererek neredeyse mükemmel doğruluk (≤6 hata) elde etti. Daha düşük hesaplama gereksinimi nedeniyle seçilen ConViT-Small, TIFF dönüştürme ve renk normalizasyonu yoluyla daha da optimize edildi. Test edilen yöntemler arasında, Vahanade'nin dönüşümü Reinhard ve hibrit tekniklerden (örn. DCT-DWT, CLAHE) daha iyi performans göstererek, mükkemel doğruluk (0 hata), Kappa ve MCC puanları elde etti. Veri seti iyileştirme, hafif derin öğrenme ve sağlam görüntü işlemeyi entegre ederek, bu çalışma yüksek doğruluklu akciğer kanseri sınıflandırmasını ilerletiyor ve tıbbi görüntüleme için ölçeklenebilir çözümler sunuyor.
Özet (Çeviri)
Lung cancer, the leading cause of global cancer deaths, requires precise and efficient diagnostic solutions. This work introduces a novel preprocessing step that removes duplicates from the LC25000 dataset, reducing it to 14195 balanced images (4727/4744/4724) in three classes, which is a previously undocumented improvement. Initial classification using InceptionResNetV2 and ConViT-Small under 5-fold cross-validation (5 epochs) achieved almost perfect accuracy (≤6 errors), demonstrating unprecedented cost-effectiveness without hyperparameter tuning. ConViT-Small, selected due to its lower computational requirement, was further optimized via TIFF conversion and color normalization. Among the tested methods, Vahanade's transform outperformed Reinhard and hybrid techniques (e.g. DCT-DWT, CLAHE), achieving excellent accuracy (0 errors), Kappa, and MCC scores. By integrating dataset curation, lightweight deep learning, and robust image processing, this work advances high-accuracy lung cancer classification and provides scalable solutions for medical imaging.
Benzer Tezler
- Metastatik akciğer lezyonlarının primer tümör odağını saptamada bilgisayarlı tomografi görüntülemesinden elde edilen radyomiks parametrelerinin başarısının araştırılması
Investigation of the efficacy of radiomics parameters obtained from computed tomography imaging in detecting the primary tumor origin of metastatic lung lesions
BURAK DALKIRAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİGEN DEMİRKAZIK
- Meme lezyonlarının MRG ile değerlendirilmesinde 1 molar kontrast maddenin etkinliği
The efficiency of 1 molar contrast agent on evaluation of breast lesions with MRI
NURŞEN TOPRAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Radyoloji ve Nükleer TıpYüzüncü Yıl ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZKAN ÜNAL
- Akciğer nodüllerinin ve kitle lezyonlarının değerlendirilmesinde dinamik manyetik rezonans görüntülemenin yeri
The role of dynamic magnetic resonance imaging in the evaluation of pulmonary nodules and masses
ADİLE TUBA POLAT KURT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Radyoloji ve Nükleer TıpAtatürk ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ALPER
- FACT-L (Functional Assessment of Cancer Therapy-Lung) yaşam kalitesi ölçeğinin Türkçe sürümünün psikometrik özelliklerinin (Geçerlilik ve güvenilirlik) ve klinikteki kullanımının belirlenmesi
Assesment of the psychometric properties (validity and reliability) and clinical usage of Turkish version of FACT-L (Functional Assessment of Cancer Therapy-Lung) quality of life questionnaire
BURCU BAŞARIK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Göğüs HastalıklarıEge ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY GÖKSEL
- Küçük hücreli olmayan akciğer kanserlerinde oksidatif DNA hasarı
Oxidative DNA damage in non small cell lung cancer
ÖZLEM ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
BiyokimyaDokuz Eylül ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ GÜLDAL KIRKALI