Oto kodlayıcılar ve görüntü işleme teknikleri ile beyin tümörlerinin MR görüntülerinin sınıflandırılması
Classification of MR images of brain tumors with auto encoders and image processing techniques
- Tez No: 709729
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN KESER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Beyin hastalıkları, Derin öğrenme, Destek vektör makineleri, ESA makineleri, Manyetik rezonans spektroskopi, Otokodlayıcılar, Brain diseases, Deep learning, Support vector machines, ESA machinery, Magnetic resonance spectroscopy, Autoencoders
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Makine öğrenmenin alt dallarından biri olan derin öğrenme görüntü tanımlama ve sınıflandırma başarısı ile ön plana çıkmakta ve kanser teşhisi için sağlık alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, hastalıkların tanı ve tedavisi alanında uzman kişilere yardımcı olması açısından önemlidir. Çalışmanın amacı, segmentasyon ve oto-kodlayıcı kulanarak, yeni uygulama geliştirilmesi ve kagle veri setinde elde edilen MR görüntüleri üzerinde sistemi doğrulamaktır. Bu çalışmanın bu alanda literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Deep learning, one of the sub-branches of machine learning, stands out with its success in image identification and classification and is widely used in the field of health for cancer diagnosis. This study is important in terms of helping experts in the field of diagnosis and treatment of diseases. The aim of the study is to develop a new application using segmentation and auto-encoder and to validate the system on the MR images obtained in the catalog data set. It is thought that this study will contribute to the literature in this field.
Benzer Tezler
- Deep image compression with a unified spatial and channel context auto-regressive model
Birleştirilmiş uzaysal ve kanal içerik özbağlanım modeli ile derin görüntü sıkıştırma
ALİ SEFKAN ULUDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH KAMIŞLI
- Doğal dil işleme ve derin öğrenme teknikleri ile metinden görüntü üretimi
Text-to-image generation using natural language processing and deep learning techniques
TUNAHAN GÜDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KALİ GÜRKAHRAMAN
- Derin öğrenme ile covıd-19, beyaz kan hücreleri, tüberküloz ve kalp krizi riskinin analizi
Analysis of covid-19, white blood cells, tuberculosis and heart attack risk by using deep learning
ÖMER SEVİNÇ
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Gözetim videolarında anomali tespit yöntemlerinin karşılaştırmalı bir değerlendirmesi
A comparative evaluation of anomaly detection methods for surveillance videos
CEM ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURTAZA ÖZGÜR YENİAY
- Reduced dimensional features for object recognition
Nesne tanıma için boyutu indirgenmiş öznitelik vektörleri
REYHAN KEVSER KESER
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN