Lung cancer detection using machine learning
Makine öğrenimi kullanarak akciğer kanseri tespiti
- Tez No: 732385
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKAY YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı tomografi, Derin öğrenme, Veri analizi, Veri setleri, Computed tomography, Deep learning, Data analysis, Data sets
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu belge, çalışmaların sonu kapsamında gerçekleştirilen akciğer kanseri sorunlarını tespit etmek için bir model oluşturma çalışmalarımızın sonucudur. Buna başlamak için, uygulamamız için en iyi modeli tanımlamamıza izin veren kapsamlı analiz ve eleştiri yoluyla heyecan verici bir çalışma ile çalışmalarımıza başladık. Bu nedenle, buradaki projemizin fikri, görüntülerde temsil edilen BT taramasında akciğer kanseri türünü tanımlayabilen bir sistem inşa etmektir. Buradaki üç sınıflandırma sınıfı iyi huylu, kötü huylu ve normaldir. Sorun ifadesi biraz zor olabilir, ancak sorunun nasıl çözüleceğini ve iyi performans gösteren bir sistem oluşturmayı öğreneceğiz. İlk olarak, modelimizi oluşturmamıza izin veren veri kümesini aradık. Daha sonra modelimizi bu verilerle beslemek için en iyi şekilde yapılandırdık. Çalışmalarımızı daha iyi anlamak için bazı veri analiz yöntemlerini çalıştırdık. Sonunda D.L Modelimizin uygulanmasına geçmek için. Projemizin sonuçları, maksimum %66 doğrulukla validasyon aşamasından farklı olarak, eğitim aşamasında maksimum %99 doğrulukla Eğitim & Validasyon doğruluğu ve kaybı için şekil üzerinde sunulmaktadır. Sonuç olarak, yapılan çalışma akciğer kanseri tespiti konusunda çok net ve pragmatik bir vizyon sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This document is the result of our work in constructing a model for detecting lungs cancer issues carried out as part of the end of studies. To begin this, we began our work with an exciting study through exhaustive analysis and criticism, which allowed us to define the best model to implement. So, the idea of our project here, is to build a system that is capable of identifying the type of lung cancer in CT scan represented in images. The three classification classes here are benign, malignant and normal. The problem statement can be a little tricky, but we will learn how to tackle the problem and create a good performing system. First, we looked for the dataset that allowed us to build our model. Then, we structured it in the best way possible in order to feed our model by this data. We ran some data analysis methods to have a better understanding of our work. To finally move on to the implementation of our D.L Model. The results of our project are presented on the figure for the Training & Validation accuracy and loss, in the training phase with a maximum of 99% accuracy, unlike the validation phase with a maximum of 66% accuracy. In conclusion, the work carried out offers a very clear and pragmatic vision on the lung cancer detection.
Benzer Tezler
- Akciğer kanserinin bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak derin öğrenme ile tespiti
Detection of lung cancer with deep learning using computed tomography images
YUNUS EMRE KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMalatya Turgut Özal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERPİL ASLAN
- Prediction of lung cancer risk using machine learning models
Makine öğrenme modellerini kullanarak akciğer kanseri riskinin tespit edilmesi
YUNUS GEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOstim Teknik ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MURAT ŞİMŞEK
- An intelligent system for lung cancer diagnosis using a machine learning algorithm based feature selection method
Makine öğrenme algoritması tabanlı özellik seçim yöntemi kullanarak akciğer kanseri tanısı için akıllı bir sistem
RUAA AZZAH SUHAIL SUHAIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Detection of chronic diseases using deep versus machine learning techniques
Makine öğrenimi tekniklerine karşı derin öğrenme kullanarak kronik hastalıkların tespiti
AHMED ABBAS ABDULSADA ABDULSADA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiEndodonti Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA
- Detection of cancer area in lung images with the help of deep learning algorithms
Derin öğrenme algoritması ile akciğer görüntülerinde kanser alanının tespiti
SHIVAN HASAN MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÇINAR