Derin öğrenme teknikleriyle akciğer görüntüleri üzerinde kanser teşhisi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FURKAN BERK SEYREK
Danışman: HALİL YİĞİT
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Akciğer kanseri, dünya çapında kansere bağlı ölümlerin önde gelen nedenlerinden biridir ve hastalığın erken teşhisi, hasta sonuçlarını iyileştirmek için çok önemlidir. Geleneksel yöntemler aracılığıyla kanserin teşhisi doktorlar için yorucu ve zaman alıcı bir süreçtir. Son yıllarda, derin öğrenme teknikleri, akciğer kanserinin teşhisi ve sınıflandırılması için büyük umut vaat etmektedir. Yapay sinir ağlarını temel alan bu yöntemler, kısa sürelerde yüksek doğruluk oranları göstermiştir ve büyük miktarda veriyi hızlı ve verimli bir şekilde analiz etme yeteneğine sahiptir. Bu çalışmada, mevcut derin öğrenme tekniklerini kullanarak bilgisayarlı tomografi taramalarında akciğer görüntüsünün kanserli veya kansersiz olarak sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir ve önerilen derin öğrenme modellerin performansları çeşitli parametreler altında değerlendirilmiştir. Akciğer kanserinin teşhisi sürecinde halka açık veri seti üzerinden görüntüler elde edilmiştir. Elde edilen görüntüler çeşitli ön işleme ve segmentasyon teknikleri kullanılarak derin öğrenme modellerinde kullanıma hazır hale getirmek üzere işlenmiştir. Hazırlanan görüntüler derin öğrenme modellerinde eğitime tabii tutulmuştur ve görüntülerin kanserli veya kansersiz olma durumuna göre sınıflandırılması sağlanmıştır. Önerilen derin öğrenme yaklaşımlarının performansları, doğruluk, duyarlılık, özgüllük, F1 skoru gibi parametreler üzerinde değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçların akciğer kanserinin teşhisi ve sınıflandırılması konusunda doktorlara yardımcı olabileceği kanısına varılmıştır ve geliştirilen sistem literatüre kazandırılmıştır.