Veri çoğaltma kullanılarak derin öğrenme ile beyin tümörlerinin sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorGurkahraman, Kali
dc.contributor.authorKarakış, Rukiye
dc.date.accessioned2025-05-04T16:18:45Z
dc.date.available2025-05-04T16:18:45Z
dc.date.issued2021
dc.departmentSivas Cumhuriyet Üniversitesi
dc.description.abstractTıbbi görüntü sınıflandırma, veriyi istenilen sayıda sınıfa ayrıştırma işlemidir. Son yıllarda, Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) beyin tümörlerinin tespit edilmesinde ve tanısında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, üç farklı beyin tümörünün(gliyom, menenjiyom ve hipofiz bezesi) T1 ağırlıklı MR görüntüleri üzerinde evrişimsel sinir ağı (ESA) kullanılarak sınıflandırılması ve aksiyel, koronel ve sagital MR kesitlerinin sınıflandırmadaki etkinliğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Ağırlıklar, başlangıçta ImageNet veri kümesi için eğitilmiş DenseNet121 ağından ESA’ya transfer edilmiştir. Ayrıca, afin dönüşümü ve piksel-seviye dönüşümü MR görüntülerinde veri çoğaltmada kullanılmıştır. Eğitilen ESA’nın tam bağlantılı ilk katmanından elde edilen öznitelikler, destek vektör makinesi(DVM), k en yakın komşu (kNN) ve Bayes yöntemleriyle de sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırıcıların başarısı test veriseti üzerinde duyarlılık, belirlilik, doğruluk, eğri altında kalan alan ve korelasyon katsayısı ile ölçülmüştür. ESA, ve ESA tabanlı DVM, kNN ve Bayes sınıflandırıcılarının elde ettiği doğruluk değerleri sırasıyla 0.9860, 0.9979, 0.9907 ve 0.8933’ dür. Beyin tümör sınıflandırma için önerilen ESA tabanlı DVM modeli literatürdeki benzer çalışmalardan daha yüksek performans değerleri elde etmiştir. Ayrıca beyin tümör tipini görüntülerden belirlemede beyin koronel kesitleri diğer kesitlere göre daha etkindir.
dc.description.abstract[No abstract available]
dc.identifier.doi10.17341/gazimmfd.762056
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.17341/gazimmfd.762056
dc.identifier.endpage1012
dc.identifier.issn1300-1884
dc.identifier.issn1304-4915
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage997
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12418/31100
dc.identifier.volume36
dc.language.isotr
dc.publisherGazi Üniversitesi
dc.relation.ispartofGazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250504
dc.subjectBeyin Tümör Sınıflandırma
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.subjectDestek Vektör Makineleri
dc.subjectÖznitelik Çıkarımı
dc.subjectVeri Çoğaltma
dc.titleVeri çoğaltma kullanılarak derin öğrenme ile beyin tümörlerinin sınıflandırılması
dc.typeResearch Article

Dosyalar

Koleksiyon

DergiPark