MR Görüntülerinden Beyin Tümörünün A-ESA Tabanlı Bir Yaklaşımla Otomatik Sınıflandırılması

Beyin tümörleri dünya çapında önemli bir patolojik durumu temsil etmektedir. Be-yin içindeki dokunun anormal büyümesiyle karakterize edilen bu tümörler, sağlıklı beyin dokularını yerinden ederek ve kafa içi basıncını yükselterek ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Zamanında müdahale edilmediği takdird...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:International Journal of Pure and Applied Sciences
Main Authors: Aydın, Elif, Demir, Fatih, Şengür, Abdülkadir
Format: Journal Article
Language:English
Published: 22-06-2024
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Beyin tümörleri dünya çapında önemli bir patolojik durumu temsil etmektedir. Be-yin içindeki dokunun anormal büyümesiyle karakterize edilen bu tümörler, sağlıklı beyin dokularını yerinden ederek ve kafa içi basıncını yükselterek ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Zamanında müdahale edilmediği takdirde bu durumun sonuçları ölümcül olabilir. Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG), özellikle yumuşak do-kuları incelemek için çok uygun olan güvenilir bir tanı yöntemi olarak öne çık-maktadır. Bu makale, Manyetik Rezonans (MR) görüntülerini kullanarak beyin kanserlerinin otomatik tespiti için yenilikçi bir derin öğrenme tabanlı yaklaşım sunmaktadır. Önerilen metodoloji, MR görüntülerinden derin özellikler çıkarmak için yeni bir Residual-ESA modelinin (A-ESA, yani Residual Convolutional Neural Network) sıfırdan eğitilmesini içermektedir. Önerilen yaklaşım, 2 sınıf (sağlıklı ve tümör) ve 4 sınıf (glioma tümörü, meningioma tümörü, hipofiz tümörü ve tümörsüz) veri setlerinden oluşan iki ayrı veri seti üzerinde değerlendirilmiştir. 2 sınıflı ve 4 sınıflı veri kümeleri için en iyi sınıflandırma doğruluğu sırasıyla %88.23 ve %77.14 idi.
ISSN:2149-0910
DOI:10.29132/ijpas.1398148