Beyin MR görüntülerinin yapay zekâ yöntemleri ile sınıflandırılması
Brain MR image classification using artificial intelligence
- Tez No: 859087
- Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN İÇELLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Fizik ve Fizik Mühendisliği, Onkoloji, Science and Technology, Physics and Physics Engineering, Oncology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Fizik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, yapay zeka kullanarak beyin tümörü görüntülerini sınıflandırmayı amaçlayan Evrişimli Sinir Ağları (CNN) modelinin geliştirilmesini içerir. CNN modeli, beyin MR görüntülerindeki anormallikleri tespit edip tümör olup olmadığına göre sınıflandırarak hekimlere yardımcı olmayı hedefler. Ayrıca bu modelin, beyin tümörünü, benzer hastalıklardan ayırt edilmesinde kullanılabileceği düşünülmektedir. Kullanılan veri kümesi, manuel FLAIR anormallik segmentasyon maskeleriyle birlikte beyin MR görüntülerini içerir ve The Cancer Imaging Archive'den (TCIA) elde edilmiştir. Bu veri kümesi, Kanser Genom Atlası (TCGA) düşük dereceli glioma koleksiyonundan gelir. Denemeler, CNN algoritmasının bu veri kümesi için %87 eğitim ve %89 test doğruluk skoru ile başarılı bir şekilde çalıştığını göstermiştir. Elde edilen model, beyin MR görüntülerini kanserli veya kansersiz olarak sınıflandırmada hızlı ve başarılı sonuçlar vermiştir. Bu sonuçların, beyin tümörü teşhisinde hekimlere yardımcı olması beklenmektedir. Literatürdeki genel eğilime karşı, kullanılan veri setindeki görüntüler sadece beyin tümörü hastalığına sahip insanların MR görüntüleridir. Bu da her hasta için özelleştirilmiş görüntülerde modelin tümörleri başarılı bir şekilde ayırt edebileceği beklentisini kuvvetlendirir.
Özet (Çeviri)
This thesis involves the development of a Convolutional Neural Network (CNN) model to classify brain tumour images using artificial intelligence. The CNN model aims to help doctors by detecting abnormalities in brain MRI images and classifying them as being tumours or not. It is also thought that the model could be used to distinguish brain tumours from similar conditions. The dataset used contains brain MR images with manual FLAIR abnormality segmentation masks and was obtained from The Cancer Imaging Archive (TCIA). This dataset comes from the Cancer Genome Atlas (TCGA) low-grade glioma collection. Experiments have shown that the CNN algorithm works successfully for this dataset with a training accuracy score of 87.45% and a testing accuracy score of 89%. The resulting model gave fast and successful results in classifying brain MRI images as cancerous or non-cancerous. These results are expected to help doctors diagnose brain tumours. Contrary to the general trend in the literature, the images in the dataset used are only MR images of people with brain tumours. This strengthens the expectation that the model can successfully discriminate tumours in images tailored to each patient.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemlerine dayalı beyin görüntülerinin analizi ile Alzheimer hastalık sınıflandırması
Alzheimer's disease classification by analysis of brain images based on deep learning methods
SÜMEYYE ÜNLÜLEBLEBİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Detection of cancerous brain cells with machine learning
Makine öğrenimi ile kanserli beyin hücrelerinin tespiti
UYGAR CANKAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER DANIŞMAN
- Radyolojik görüntülerde kanser alt tiplerinin ve genotiplerinin derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmasının geliştirilmesi
Enhancing classification of cancer subtypes and genotypes using deep learning on radiological images
NESLİHAN GÖKMEN İNAN
Doktora
Türkçe
2024
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN KOCADAĞLI
PROF. DR. CHUNLEİ LIU
- Derin öğrenme uygulaması destekli pekiştirmeli öğrenme algoritması ile beyin kanserileri tanı ve sınıflandırılmasında arayüz oluşturulması
Development of interface for the diagnosis and classification of brain cancers with reinforcement learning algorithm supported by deep learning application
SEDA ARIKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriAkdeniz ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM SARAÇ
DOÇ. DR. YİĞİT ALİ ÜNCÜ
- Beyin tümörünün manyetik rezonans görüntüleri üzerinden derin öğrenme yaklaşımlarıyla erken teşhisi ve sınıflandırılması
Early diagnosis and classification of brain tumors using deep learning approaches on magnetic resonance images
AYNUR SEVİNÇ
Doktora
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiTeknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BUKET KAYA