Glioma beyin tümörü modelinin fizik bilgili sinir ağı ile çözümü
Solution of glioma brain tumor model using physics informed neural network
- Tez No: 948323
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HARUN SELVİTOPİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erzurum Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapılan çalışmaları incelediğimizde görüyoruz ki, tıp ve biyoloji alanındaki problemleri Fizik Bilgili Sinir Ağı Yöntemi (FBSA) ile matematiksel olarak modellenmektedir. İnsanların hayatını tehdit eden beyin tümörlerinin erken tanı ve teşhisi için FBSA kullanılmıştır. Bu çalışmada beyin tümörü hücrelerini zaman ve konum olarak yayılımını ifade eden doğrusal olmayan kısmi diferansiyel denklemleri temel alarak problemleri bir ve iki boyutta FBSA çözümleri ele alınmıştır.
Özet (Çeviri)
When we examine the studies conducted, we observe that problems in the fields of medicine and biology are mathematically modeled using the Physics-Informed Neural Networks (PINN) method. PINNs have been used for the early diagnosis and detection of brain tumors, which pose a serious threat to human life. In this study, the problem is addressed by solving one- and two-dimensional cases using PINN based on nonlinear partial differential equations that describe the spatial and temporal spread of brain tumor cells.
Benzer Tezler
- Beyin MR görüntülerinin yapay zekâ yöntemleri ile sınıflandırılması
Brain MR image classification using artificial intelligence
ZİYA KEMAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN İÇELLİ
- Derin öğrenme yöntemleri kullanarak beyin tümörü teşhisi ve sınıflandırması
Brain tumor diagnosis and classification using deep learning methods
ABDULLAH SAKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT HEKİM
- Enhancing brain tumor classification with high accuracy: a generalizable deep learning approach utilizing densenet201
Beyin tümörü sınıflamasının yüksek doğrulukla geliştirilmesi: Densenet201 kullanılan genelleştirilebilir derin öğrenme yaklaşımı
ZAHRAA THAMER MAHDI MAHDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ ATA
- Beyin tümörlerinin tespiti için derin öğrenme yaklaşımlarının incelenmesi
For the detection of brain tumors examination of deep learning approaches
DİLAN SÖKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIğdır ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FARUK ÖZGER
- Derin öğrenmenin U-net modellemesi kullanılarak beyin tümörünün görüntü tabanlı segmentasyonu
Image-based segmentation of brain tumor using U-net modeling of deep learning
DUYGU IŞIK