Geri Dön

Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden akciğer kanseri teşhisi için görü dönüştürücü tabanlı yaklaşımın geliştirilmesi ve uygulanması

Development and implementation of a vision transformer based approach for lung cancer diagnosis from computed tomography images

  1. Tez No: 979204
  2. Yazar: TOLGAHAN GÜLSOY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAYKAL KABLAN
  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: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Akciğer kanseri, erken teşhisi hayati öneme sahip, ölümcül bir hastalıktır. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden yapılan manuel değerlendirmelerde insan kaynaklı hatalar ve yoruma dayalı farklılıklar tanı sürecini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, bilgisayar destekli tanı sistemlerinin bu sürece entegrasyonu önemli bir gereklilik haline gelmiştir. Bu tezde, bilgisayarlı tomografi görüntülerinden akciğer kanseri sınıflandırması amacıyla görü dönüştürücü mimarileri irdelenmiş ve FocalNeXt isimli yeni bir derin öğrenme mimarisi sunulmuştur. FocalNeXt, FocalNet'in dikkat mekanizmasını ConvNeXt'in öznitelik çıkarımıyla birleştirerek Görü Dönüştürücü tabanlı güçlü bir yapı sunar. Model, IQ-OTH/NCCD veri seti üzerinde test edilmiş ve %99.81 doğruluk oranına ulaşmıştır. Ayrıca hassasiyet, duyarlılık ve F1 skoru gibi metriklerde de üstün başarı göstermiştir. Sonuçlar, FocalNeXt'in akciğer kanseri teşhisinde etkili ve güvenilir bir çözüm sunduğunu ve mevcut yöntemlerden daha başarılı performans sergilediğini ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

Lung cancer is a fatal disease in which early diagnosis is of vital importance. Manual evaluation of computed tomography (CT) scans is often challenged by human errors and inter-observer variability, which complicates the diagnostic process. Therefore, the integration of computer-aided diagnosis systems into clinical workflows has become a significant necessity. I n this thesis, vision transformer architectures are examined for the classification of lung cancer from CT scans, and a new deep learning architecture named FocalNeXt is presented. FocalNeXt combines the attention mechanism of FocalNet with the feature extraction capability of ConvNeXt, forming a powerful Vision Transformer-based structure. The model was tested on the IQ-OTH/NCCD dataset and achieved an accuracy of 99.81%. It also demonstrated superior performance in terms of precision, recall, and F1 score. The results indicate that FocalNeXt offers an effective and reliable solution for lung cancer detection and outperforms existing methods in classification performance.

Benzer Tezler

  1. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Evrişimsel sinir ağları ile toraks BT görüntülerinden akciğer kanseri tespiti

    Detection of lung cancer on thorax CT images with convolutional neural networks

    AYMEN SALMAN DAWOOD EZZAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAHİME CEYLAN

  3. Development and validation of methods for the diagnosis of lung cancer via serological biomarkers

    Akciğer kanserinin serolojik biyobelirteçler ile teşhisine yönelik yöntem geliştirilmesi ve doğrulanması

    ABBAS GÜVEN AKÇAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ OSMAY GÜRE

  4. Radyoterapinin pulmoner damarlara etkisinin incelenmesi ve radyasyon pnömonisi erken tanısına katkısının araştırılması

    Investigation of the effect of radiotherapy on pulmonary vessels and its contribution to the early diagnosis of radiation pneumonia

    GÖKÇE TANIYAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Göğüs HastalıklarıEge Üniversitesi

    Temel Onkoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZKAN DOĞANAY

  5. Bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüleri üzerinde akciğer nodüllerinin otomatik teşhisi ve üç boyutlu modellenmesi

    Automated diagnosis and 3d modeling of the lung nodules on the base of CT scans

    AHMED DEMİRPOLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. REFİK SAMET