Derin Öğrenme Tabanlı Otomatik Beyin Tümör Tespiti

Authors : Muzaffer ASLAN

Pages : 399-407

Doi:10.35234/fumbd.1039825

View : 38 | Download : 9

Publication Date : 2022-03-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Beyin tümörleri, insan ölümlerinin en önemli nedenlerinden biridir. Beyin tümörlerinin erken ve doğru teşhisi tedavi için oldukça önemlidir. Manyetik rezonans görüntüleme (MRG), beyin tümörlerinin tespitindeki en önemli verilerdir. Geleneksel yöntemler ile yapılan hastalık tespiti yerine yapay zekâ temelli bilgisayar uygulamaları ile beyin tümörlerinin tespiti uzmanlara önemli katkılar sağlayabilir. Özellikle son dönemler popüler olan derin öğrenme yöntemlerinin, medikal görüntülerin işlenmesine dayalı hastalık tespiti yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, MRG görüntüler ile beyin tümörlerinin tespiti için MobilNetV2 derin öğrenme modeli ile birlikte k en yakın koşu (k-EYK) algoritması kullanılmıştır. Çalışmada, öznitelik olarak önceden eğitilmiş MobileNetV2 modelinin tam bağlantı katman değerleri kullanılmıştır. Elde edilen özniteliklerin sınıflandırılmasında daha yüksek performansından dolayı k-EYK algoritması kullanılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda, önerilen yöntem ile beyin tümörlerinin tespitinde %96,5 doğruluk skoruna ulaşılmıştır. Aynı veri setinin kullanıldığı literatürdeki diğer bazı çalışmalar ile karşılaştırıldığında daha yüksek bir başarım sağlanmıştır.
Keywords : Beyin tümörü, derin öğrenme, MobileNetV2 model, sınıflandırma

ORIGINAL ARTICLE URL