2 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 2 / 2
Öğe Meme kanserinin iyi huylu veya kötü huylu durum tespitinde derin öğrenme modellerinin kullanılması(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-02-27) Ateş, Feyzi Ferat; Çalışkan, AbidinMeme kanseri, meme de bulunan bağ dokusu ve buna bağlı olan kanal bölgelerinde oluşan ve oluşan bu hücrelerin normalin dışında hareketlerinden meydana gelen bir kanser türüdür. Yoğun olarak kadınlarda görülmekte olup, en yaygın rastlanan kanser çeşitlerindendir. Hastalık erkenden fark edilmeği zaman kan ve lenf damarları yoluyla diğer organlara kanserli hücreler etki edebilir (metastaz durumu). Yapılan araştırmalara göre genel olarak tüm kanser çeşitlerinde erken tanı ve tedavi önemlidir. Bu çalışmada meme kanserinin iyi huylu ve kötü huylu türleri arasında sınıflandırma yapabilen yapay zekâ tabanlı erken tanı sistemi önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda artık bloklu evrişimsel sinir ağı modelleri kullanıldı. ResNet modellerinin son katmanına yeni bir tam bağlantılı katman eklenerek tür tabanlı öznitelikler çıkartıldı. Bir sonraki aşamada tam bağlantılı katmanlardan elde edilmiş öznitelikler birleştirilerek yeni bir özellik seti oluşturuldu. Oluşturulan bu özellik seti ile sınıflandırma oluşturulurken softmax ve makine öğrenim yöntemleri kullanıldı. Çalışmada önerilen yaklaşım ile sınıflandırma oluşturulma adımlarında kullanılan tüm yöntemlerden %100 genel doğruluk başarısı elde edildi. Bu çalışmada tam bağlantılı katmanların elde edilmesi ve birleştirilmesi deneysel analizlerin geliştirilen çalışmada performansa olumlu yönde etki ettiği gözlemlenmiştir.Öğe An overview of denoising methods in medical images(Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi, 2021) Çalışkan, Abidin; Ateş, Feyzi FeratGünümüzde, dijital görüntüler tıp bilimi, mühendislik gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Medikal alanda dijital görüntülerin analizi hayati önem taşımaktadır. Medikal görüntüler birçok hastalığı tanımlamak için kullanılmaktadır. Bu görüntüleri oluşturan kaynaklar nedeniyle zaman zaman görüntülerde gürültüler oluşabilmektedir. Özellikle medikal görüntülerde bu gürültüleri temizlemek son derece önemlidir, çünkü bu gürültüler görüntülerin kalitesini düşürerek hastalığın tanınmasını engelleyebilmektedir. Bu çalışmada, medikal görüntülerde gürültü temizleme yöntemleri araştırılmış ve gürültü temizleme yöntemlerine ilişkin kapsamlı bir inceleme yapılmış olup; tıbbi görüntülerin radyografik, ultrason (US), manyetik rezonans (MR) ve bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüsü olarak sınıflandırılması anlatılmaktadır. Medikal görüntülerin gürültülerden arındırılması ile alakalı gelişmeler son dönemlerde araştırmacıların ilgisini çekmektedir.
