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: Belirtilmemiş.
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
- Landsat uyduları aracılığı ile elde edilen görüntülerin işlenmesinde kontrast artırma tekniklerinin tanımı ve bu tekniklere ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması üzerine bir çalışma
Başlık çevirisi yok
BİLHAN TABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Mathematical methods for correcting absorption and enhangement effects in X-Ray fluoresence analysis
Başlık çevirisi yok
İSMAİL YAZICI
- Çukurova bölgesindeki narenciye alanlarının ve 1985 yılında don olayından etkilenen alanların uydu verileri kullanılarak belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
VEDAT PEŞTEMALCI
Doktora
Türkçe
1987
Fizik ve Fizik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAMİ YEĞİNGİL
- Yerçekimi dengelenmesinin Helianthus annuus fidelerinde hücre çeperi ekstensibilitesine şeker ve nişasta içeriğine etkisi
Başlık çevirisi yok
MUAMMER ÜNAL
- Yeraltı kömür gazlaştırma prosesinin nümerik ve laboratuvar simulasyonu geri ve ileri yanma teknikleri
Numerical and laboratory simulation of underground coal gasification process-reverse and forward combustion techniques
FÜSUN F. OKUTAN
Doktora
Türkçe
1985
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. A. İHSAN ÇATALTAŞ
