Abstract
Son yıllarda, beyin tümörleri nedeniyle insan ölümleri yaygın olarak görülmektedir. Hastalığın tedavisi için tümörün erken ve doğru teşhisi oldukça önemlidir. Uzmanlar tarafından beyin MRG görüntülerinden tümörün sınıflandırılması zaman bakımından maliyetli ve hatalı olabilmektedir. Bu nedenle, beyin tümörlerinin otomatik olarak sınıflandırılmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, geliştirilmiş olan uygulama ile beyin tümörlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu genel amaç kapsamında, dalgacık öznitelikleri kullanılarak beyin tümörlerinin sınıflandırılması için derin öğrenmeye dayalı bir yöntem önerilmiştir. Dalgacık dönüşümü, görüntülerden öznitelik çıkartmak ve görüntü boyutunu azaltmak için kullanılmıştır. Elde edilen dalgacık öznitelikleri beyin MR görüntülerinden bilgilendirici öznitelikleri keşfetmek için önceden eğitilmiş Inception v3 modelinin girdisi olarak kullanılmıştır. Sonrasında bu öznitelikler beyin MRG görüntülerini etiketlemek için softmax sınıflandırıcısına iletilmektedir. Bu çalışmadan elde edilen sonuç; 1621 gliyom, 1645 menenjiyom, 1757 hipofiz bezi ve 2000 normal beyin görüntüsünün bulunduğu veri seti üzerinde test edilmiş ve %99,58 doğruluk başarımı elde edilmiştir.
Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callSimilar Papers
More From: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
