Dört sınıflı veri seti kullanarak beyin tümörlerinin sınıflandırılması

Authors : Zihni Kaya

Pages : 67-74

View : 25 | Download : 26

Publication Date : 2024-07-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Dünya Sağlık Örgütü raporlarına göre beyin tümörlerine bağlı olarak meydana gelen ölümlerin sayısı her geçen gün artmaktadır. Tüm hastalıklarda olduğu gibi beyin tümörlerinde de erken teşhis oldukça önemlidir. Hekimler tarafından MR görüntülerinden beyin tümörünün teşhis edilmesi hem zaman kaybına hem de hatalı yorumlara neden olabilir. Bu nedenle, zaman kaybını ve hata payını en aza indirmek için bilgisayar destekli otomatik tespit sistemleri önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. Bu çalışmada, önerilen model ile beyin tümörlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, dört sınıflı ver seti kullanılarak transfer öğrenme tabanlı Inception-ResNet-V2 evrişimli sinir ağı modeli ile beyin tümörlerinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, 5 kat çapraz doğrulama tekniği kullanılarak 1621 gliyom, 1645 menenjiyom, 1757 hipofiz bezi ve 2000 normal beyin görüntüsünün bulunduğu veri seti üzerinde test edilmiş ve %99,5 ortalama doğruluk başarımı elde edilmiştir.
Keywords : Beyin tümörü, evrişimli sinir ağları, transfer öğrenme, Inception ResNet V2