Evrişimli sinir ağları kullanarak beyin tümörü evrelerinin sınıflandırılması
No Thumbnail Available
Date
2024
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Ankara Üniversitesi
Abstract
Beyin, insan vücudundaki diğer organların tüm işlevlerini kontrol eden ve merkezi sinir sisteminin kontrol merkezi olan en önemli organdır. Beyin tümörü, beyinde oluşan anormal hücrelerin büyümesiyle ortaya çıkan ölümcül bir hastalıktır. Bazı beyin tümörleri kötü huylu iken (kanserli), bazıları ise değildir (kanserli olmayan veya iyi huylu). 2020 yılında dünyada tahmini 308.102 kişiye beyin tümörü teşhisi konmuştur (Anonymous 2020). Beyin tümörlerinin varlığını tespit etmek için kullanılan en yaygın yöntem, hastanın beyninin MR görüntülerini incelemektir. Tümör hücrelerinin heterojen yapısı nedeniyle sınıflandırılması radyologlar için zorlu bir görevdir (Noreen vd. 2020). Üstelik, büyük miktarda veri ve farklı spesifik beyin tümörü türleri için bu yöntem zaman alıcıdır ve insan hatalarına eğilimlidir (Abiwinanda vd. 2019). Bu tez çalışmasında, beyin tümörlerinin evrelerini sınıflandıran basit bir evrişimsel sinir ağı (CNN) inşa edilmesi amaçlanmıştır. Ortaya çıkan CNN yardımıyla sisteme girdi olarak verilen bir MR görüntüsündeki beyin tümörünün evresinin tespit edilmesi bilgisayar destekli bir programla mümkün olacaktır. Sinir ağı sistemleri iki ve üç evrişim tabakalı olmak üzere MATLAB programı kullanılarak oluşturulmuştur. Farklı mini yığın sayıları seçerek iki adet iki evrişim tabakalı ve bir adet üç evrişim tabakalı mimariler elde edilmiştir. Mimarilerin parametreleri ilk önce deneme-yanılma yöntemiyle elde edilmiş daha sonra doğruluk değerini maksimize edebilmek amacıyla, optimal filtre boyutu ve filtre sayısını verecek şekilde genetik algoritmalar optimizasyon tekniği kullanılmıştır. Bu ağlardan başka, transfer öğrenme kullanarak literatürde verilen üç popüler ağ mimarisi (AlexNet, SqueezeNet ve GoogLeNet) daha eğitilmiştir ve tüm ağların performans ölçütleri kıyaslanmıştır.
Description
Keywords
Evrişimli sinir ağları, beyin tümörü, MR görüntüsü, derin öğrenme