Beyin tümörleri insan ölümünün en yaygın nedenlerinden biridir. Beyin tümörlerinin erken ve doğru tanısı etkili tedavi için çok önemlidir. Sağlık alanında hastalıkların erken teşhisi ve uzman yoğunluğunun azaltılması, teşhiste yapılabilecek hataların en aza indirilmesi amacıyla farklı öğrenme teknikleri kullanılmaktadır. Son yıllarda makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinin gelişmesiyle birlikte beyin araştırmalarında görüntü işleme çalışmalarında başarılı sonuçlar alınmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, MRI görüntülerinden özellik çıkarımı için önceden eğitilmiş derin evrişim sinir ağı yöntemleri tercih edilmiş ve çıkarılan özelliklerden tümörün tespit edilmesi için topluluk öğrenmesi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçları, beyin tümörlerini tespit etmek için önceden eğitilmiş derin ağlara sahip topluluk tabanlı sınıflandırıcı kullanılarak %100 doğruluk başarısına ulaşıldığını göstermektedir
Brain tumors are one of the most common causes of human death. Early and accurate diagnosis of brain tumors is very important for effective treatment. Different learning techniques have been used in the field of health to diagnose diseases early and reduce the intensity of experts, as well as to minimize errors that may be made in diagnosis. In recent years, successful results have begun to be obtained in image processing studies in brain research, with the development of machine learning and deep learning models. In this study, pretrained deep convolution neural network methods are preferred to feature extraction from MRI images, and ensemble learning is performed to detect the tumor from extracted features. Analysis results show a 100% accuracy score, using the ensemble-based classifier with the pretrained deep networks to detect brain tumors.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Deep Learning, Machine Learning (Other) |
Journal Section | PAPERS |
Authors | |
Early Pub Date | December 24, 2024 |
Publication Date | |
Submission Date | March 20, 2024 |
Acceptance Date | August 6, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 9 Issue: Issue: 2 |
The Creative Commons Attribution 4.0 International License is applied to all research papers published by JCS and
A Digital Object Identifier (DOI) is assigned for each published paper.