Derin öğrenmeli konvolüsyonel sinir ağları (deep learnıng convolutıonal neural network) kullanarak fotoğraftan trizomi 21(down sendromu) tespiti
Detection of trisomy 21 (down syndrome) from image using deep learning convolutional neural network method
- Tez No: 521567
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CABBAR VEYSEL BAYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Akıllı sistemler, Intelligent systems
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Down sendromu kromozomal bir bozukluktur, kişinin fiziksel görünümü etkilemektedir. Down Sendromunun teşhisi, kesin sonuç veren pahalıgenetik testlerin uygulanması ile gerçekleştirilmektedir. Bu nedenle uzmanlar, daha basit ve ekonomik olan fenotipteki fiziksel görünüm değişimlerini kullanarak teşhis koymaktadırlar. Bu çalışmanın amacı, fenotip değişimlerini kullanarak, fotoğraftan down sendromlu kişileri tespit edecek, yapay zekaya dayalı bir sınıflandırma ve karar destek sistemi oluşturmaktır. Çalışmada downlu kişilerle normal kişilerin fotoğraflarının s ı n ı flandırılması, Matlab-Alexnet yazılımı ilederin ö ğ renme yöntemi (CNN) kullanılarak yapılmıştır. Fotoğraf verisetleri internetten açık kaynak lisanslama ile elde edilmiştir. Resimlere gürültü eklenerek de performans testleri gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, hem e ğ itim, hem de performans analizi süreçlerinde, tasarlanan sistemin büyük oranda(%85-90 oranında) başarılı oluğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Down syndrome is a chromosomal disorder which affects physical appearance of the person. Diagnosis of Down Syndrome is performed using expensive but accurate genetic methods. For this reason, experts diagnose the syndrome using physical appearance change of the phenotype, which is simpler and cheaper. The objective of this study is to design and implement an artificial intelligence based classification and decision support system, in order to identify people with down syndrome from the photographs of phenotypes. In the study, the classification of photos with the downies and normal persons was done by using the Matlab-Alexnet software and the Deep Learning Method (CNN). Photo dataset was obtained from the internet by open source licensing. Performance tests for the system is also performed by adding noisy photos. According to the results obtained, it was concluded that the classifier system executed tasks with a success rate of 85-90% ,in the training phase and also in performance analysis processes.
Benzer Tezler
- Konvolüsyonel sinir ağlarında ağ eğitiminin iyileştirilmesi
Improving the network training in convolutional neural networks
KÜBRA UYAR
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- Beyin bilgisayar arayüzü uygulamalarında motor görüntüleme EEG sinyallerinin analizi için yeni yaklaşımlar
New approaches to analysis of motor imagery EEG signals in brain computer interface applications
ESRA KAYA
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ
- Derin öğrenme yaklaşımı ile pulmoner nodül karar destek sistemi
Pulmonary nodule decision support system with deep learning approach
HİLAL TİRYAKİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KURT
- Derin öğrenme tabanlı hibrit model tasarımı ile EKG sinyal sınıflandırmasında aritmi tespiti
Arrhytmia detection on ECG signals via hybrid model design based on deep learning
TUĞBA TAŞBAŞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
KardiyolojiKarabük ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EFTAL ŞEHİRLİ
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ