Derin öğrenme tekniklerinin biyomedikal imgeler üzerine uygulamaları
Applications of deep learning techniques on biomedical images
- Tez No: 524890
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Biyomedikal ve dental materyaller, Yapay sinir ağları, Biomedical and dental materials, Artificial neural networks
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Derin öğrenme, önceden bilinen veriler üzerinde pek çok katmanlı yapay sinir ağı ile model oluşturarak, bilinmeyen veriler için özelliklerin öğrenimi yardımıyla sınıflandırma ve analiz yapılmasına imkân sağlayan makine öğrenmesi algoritmalarını içeren bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım yapay zekâ teknolojisinin uygulanabilirliğinin artması sonucu ortaya çıkmış ve çalışmalar artmaya başlamıştır. Derin öğrenme teknolojileri kullanılarak özellikle imge tanıma ve sınıflandırma çalışmaları da hız kazanmıştır. En temel derin öğrenme algoritmaları çok katmanlı yapay sinir ağı ve konvolüsyonel sinir ağları olmuştur. Özellikle görüntü işleme alanından bu algoritmalar yaygın biçimde kullanılmıştır. Bu çalışmada derin öğrenme terminolojileri kullanılarak biyomedikal imgelerin Convolutional Neural Networks(CNNs) yöntemi ile hastalıklı yapının tespit edilmesi ve medikal resim ögelerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu çalışma doğrultusunda birden fazla medikal veri setlerinden bir miktar veri eğitilerek daha sonra test amaçlı ayrılan verilerin çeşitli derin öğrenme ağ modelleriyle aracığıyla istenilen imge(hastalıklı bölge, doku ya da hücre) tespiti gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma sonunda biyomedikal imgelerin sınıflandırılmasında derin öğrenmenin başarılı sonuçlar sergilediği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Deep learning is an approach that includes machine learning algorithms that enable learning and classification of features for unknown data by creating models with many layered artificial neural networks on previously known data. This approach is the result of increased applicability of artificial intelligence technology and work has begun to increase. Using deep learning technologies, especially image recognition and classification studies have also accelerated. The most basic deep learning algorithms are multi-layer artificial neural networks and convolutional neural networks. These algorithms are used extensively, especially in the field of image processing. In this study, it is aimed to determine the diseased structure of biomedical images by using Convolutional Neural Networks (CNNs) method and to classify medical images by using deep learning terminology. In this study, some data from several medical data sets were trained and then the desired image (diseased area, tissue or cell) was detected by means of various deep learning network models of the data which were separated for test purposes. At the end of this study, it was seen that deep learning was successful in classifying biomedical images.
Benzer Tezler
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Deri temizliği hemşirelik tekniğine uygun olarak yapılmış ve yapılmamış hastalarda ameliyat sonrası yara enfeksiyonunun görülme sıklğı
A Comparison of wound infection incidences between the patients who were cleansed in ward according to the nursing technique and those who were cleansed in operating room
NÜKHET TÜRKEL
- Sivas yöresinde izole edilen dermatofitler
Dermathopytes isolated in the Sivas area of Turkey
ÖZDER ÖZTUNALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
MikrobiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAHYA HAKGÜDENER
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL