Evrişimli sinir ağları (ESA) ile beyin tümörü tespiti

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorDinçer, Şerife Esra
dc.contributor.advisorGündoğan Türker, Çiğdem
dc.contributor.authorGülsoy, Ali
dc.date.accessioned2024-06-13T20:12:18Z
dc.date.available2024-06-13T20:12:18Z
dc.date.issued2023
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.descriptionLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
dc.description.abstractBeyin tümörü beyindeki hücrelerin anormal sayıda çoğalmasıdır. Beyin tümörü tespitinde görüntüleme teknikleri arasında gösterilen Manyetik Rezonans (MR) başvurulan en iyi yöntemdir. Beyin tümörlerinin erken, hızlı ve doğru teşhis edilmesi tedavi sürecindeki en önemli etkenler arasındadır. Son yıllarda tedavi sürecinin başlangıcı olan teşhis aşamasında yardımcı olabilmek amacıyla sağlık alanında yapay zekâ uygulamaları kullanılmaya başlanmıştır. Bu uygulamalarda kullanılan derin öğrenme tekniklerinden biri olan Evrişimli Sinir Ağları (ESA) ve MR görüntüleri ile sınıflandırma işleminde yaygın olarak kullanılmaktadır. Sunulan tez çalışmasında beyin tümörlerinin sınıflandırılması için Evrişimli Sinir Ağları arasında gösterilen VGG 16, VGG 19 ve ResNet152V2 modelleri kullanılmıştır. Sınıflandırmada beyin tümörü türleri; glioma, meningioma, pituitary (beyin tümörü türleri) ve tümörsüz veri setleri olarak 4 sınıfa ayrılmıştır. Yapılan çalışmanın performansını değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, hassasiyet ve F1 skoru (kesinlik ve hassasiyet değerlerinin harmonik ortalaması) değerlendirilmiştir. Çalışılan yöntem Evrişimli Sinir Ağları modeli ile beyin tümörlerinin daha etkin ve hızlı tespiti amaçlanmıştır.
dc.description.abstractA brain tumor is an abnormal proliferation of cells in the brain. Magnetic Resonance Imaging (MRI) is the best method used to detect brain tumors. Early, fast and accurate diagnosis of brain tumors is among the most important factors in the treatment process. In recent years, artificial intelligence applications have started to be used in the field of health in order to help in the diagnosis phase, which is the beginning of the treatment process. Convolutional Neural Networks (DNN), one of the deep learning techniques used in these applications, are widely used in the classification process with MRI images. In this thesis, VGG 16, VGG 19 and ResNet152V2 models, which are among the Convolutional Neural Networks, were used to classify brain tumors. In classification, brain tumor types are divided into 4 classes as glioma, meningioma, pituitary (brain tumor types) and tumor-free data sets. Accuracy, precision, sensitivity and F1 score (harmonic mean of precision and sensitivity values) were evaluated to assess the performance of the study. The studied method aims to detect brain tumors more effectively and faster with the Convolutional Neural Network model.
dc.identifier.endpage110
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=weFMBHaUra8rsS5wi2bmHMNbG8CbDMxH8zbztqcntjmgzHVKD70j8B_ZqMROq8GB
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11501/706
dc.identifier.yoktezid840945
dc.institutionauthorGülsoy, Ali
dc.language.isotr
dc.publisherİstanbul Gedik Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectBeyin Tümörü
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.subjectEvri?imli Sinir Ağları (ESA)
dc.subjectMagnetik Rezonans (MR)
dc.subjectBrain Tumor
dc.subjectDeep Learning
dc.subjectCNN
dc.subjectMR
dc.titleEvrişimli sinir ağları (ESA) ile beyin tümörü tespiti
dc.title.alternativeBrain tumor detection with convolutional neural networks (CNN)
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Tam Metin / Full Text
Boyut:
4.46 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu