| Yazarlar |
Dr. Öğr. Üyesi Fatih UYSAL
Kafkas Üniversitesi, Türkiye |
Metehan Erkan
|
| Özet |
| Beyin tümörü, beyindeki anormal hücre kitlelerinin iyi veya kötü huylu olarak oluşması ve büyümesidir. Çalışma kapsamında beyin tümörü manyetik rezonans görüntüleri üzerinde evrişimsel sinir ağları temelli derin öğrenme modelleri kullanılarak tümör sınıflarının tespit edilmesi amaçlanmıştır. Beyin tümörlerinin sınıflandırılması için derin öğrenme modellerinden AlexNet, VGG ve MobileNet kullanılmıştır. Kaggle platformu üzerinden açık kaynaklı olarak paylaşılan bir normal ve üç anormal olmak üzere dört sınıflı yapıya sahip olan bir beyin tümörleri veri seti kullanılmıştır. Anormal sınıflar, glioma, meningioma ve pituitary'dir. Veri seti üzerinde sınıflandırma öncesinde ön işlem ile veri artırma adımlarında; kontrast sınırlı uyarlanabilir histogram eşitleme, dikey ve yatay çevirme işlemleri uygulanmıştır. Bu işlemin ardından derin öğrenme modellerinin veri setine bağımlılığını analiz edebilmek, azaltmak ve tümör sınıflarının tespit edilebilmesi için veri seti farklı farklı eğitim, doğrulama ve test yüzdelerinde kullanılarak sınıflandırmalar gerçekleştirilmiştir. Beyin tümörlerinin sınıflandırılması için farklı ön işlemli derin öğrenme modelleriyle gerçekleştirilen 225 adet farklı sınıflandırma işlemi sonucunda en iyi doğruluk ve f1-skorları sırasıyla; AlexNet modelinde %94.471, 0.94; VGG16 modelinde %96.875, 0.97; MobileNetV3 modelinde %95.673, 0.96'dir. |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü | Özgün Makale |
| Makale Alt Türü | Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayımlanan tam makale |
| Dergi Adı | EMO Bilimsel Dergi |
| Dergi ISSN | 1309-5501 |
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN |
| Makale Dili | Türkçe |
| Basım Tarihi | 07-2023 |
| Cilt No | 13 |
| Sayı | 2 |
| Makale Linki | https://dergipark.org.tr/en/pub/emobd/issue/78889/1214984 |
