Evrişimli Sinir Ağları Kullanarak Beyin Tümörü Sınıflandırması

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Researcher
Volume:04 Issue:02
Evrişimli Sinir Ağları Kullanarak Beyin Tümörü Sınıflandırması

Evrişimli Sinir Ağları Kullanarak Beyin Tümörü Sınıflandırması

Authors : Firuze Damla Eryılmaz Baran, Meric Cetin

Pages : 176-183

View : 47 | Download : 73

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Conference Paper

Abstract :Bu çalışmada, evrişimli sinir ağlarına dayalı olarak beyin MRI görüntülerinden beyin tümörünün erken teşhisini kolaylaştıran üç farklı derin öğrenme çerçevesi tasarlanmıştır. Beyin tümörü sınıflandırmasını yapabilmek için ResNet50, VGG16 ve InceptionV3 gibi literatürde çokça kullanılan mimariler tercih edilmiştir. Deneyler için hem orjinal MRI görüntüleri hem de çeşitli manipülasyon teknikleri ile oluşturulan sentetik veriler kullanılmıştır. İkili beyin tümörü sınıflandırma sürecine ek olarak, tasarlanan üç evrişimli sinir ağı modelinde iki farklı aktivasyon fonksiyonunun kullanımdaki etkisi de araştırılmıştır. Yapılan deneylere ait performans ölçütleri doğruluk, F-skor, kesinlik, hassasiyet ve hata oranı metrikleri ile sunulmuştur. Simülasyon sonuçlarında, evrişimli sinir ağının son katmanındaki aktivasyon fonksiyonunun seçimine göre sırasıyla InceptionV3 modeli için ortalama %96,75 doğruluk oranı ve ResNet50 modeli için ortalama %97,75 doğruluk oranı elde edilmiştir.
Keywords : CNN, Beyin tümorü, sınıflandırma, resnet50, vgg16, inceptionv3.

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.