Farklı Otokodlayıcı Modelleri ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması

Şeyda Karcı

Farklı Otokodlayıcı Modelleri ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması

Abstract

Oto-kodlayıcılar girdi katmanında ki değerleri çıkış katmanında da elde etmeye çalışan tam bağlı yapay sinir ağlarıdır. Yapılan bu çalışmada, farklı modelleri MR görüntülerine uygulanacak şekilde düzenlenmiş ve uygulanmıştır. Bu amaçla üç farklı yöntem uygulanmış ve sonuçları elde edilmiştir. Sonuçlar yapısal benzerlikleri ve görünümleri açısından karşılaştırmalı olarak detaylı bir şekilde verilmiştir.

Keywords

References

Baldi, P.,“Autoencoders, Unsupervised Learning, and Deep Architectures,” Workshop on Unsupervised and Transfer Learning, 2012.
Chen, w., Wang, W., Liu, L., Lew, M.S.,”New ideas and trends in deep multimodel content ınderstanding: A review”, Neurocomputing, Vol:426, pp:195-215, 2021.
Guo, C., Wang, H., Jian, T., Xu, C., Sun, S., “Method for denoising and reconstructing radar HRRP using modified sparse autoencoder”, Chinese Journal of Aeronautics, vol. 33, pp:1026-1036, 2020.
Kaggle: https://www.kaggle.com/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection (Ocak,2021).
Nishio, M., Nagashima, C., Hirabayashi, S., Ohnishi, A., Sasaki, K., Sagawa, T., Hamada, M., Yamashita, T., “Convolutional auto-encoder for image denoising of ultra-low-does CT”, Heliyon, Vol:2017, doi:10.1016/j.heliyon.2017. e00393.
Rumelhart, D.E., Hinton, G.E., Williams, R.J.,” Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Vol. 1,” D. E. Rumelhart, J. L. McClelland, and C. PDP Research Group, Eds. Cambridge, MA, USA: MIT Press, pp. 318–362, 1986.
Wang, Y., Zhao, Y., Addepalli, S.,”Remaining useful life prediction using deep learning approaches:A Review”, Procedia Manufacturing, Vol: 49, pp:81-88, 2020.
Wu, W., Zhao, J., Zhang, C., Meng, F., Zhang, Z., Zhang, Y., Sun. Q.”,Improving performance of tenssor-based context-aware recommenders using bias tensor factorization with context feature auto-encoding”, Knowledge-Based Systems, Vol:128, pp:71-77, 2017.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Software Engineering

Journal Section

Research Article

Authors

Şeyda Karcı ^* This is me
Türkiye

Publication Date

June 30, 2021

Submission Date

January 16, 2021

Acceptance Date

February 16, 2021

Published in Issue

Year 2021 Volume: 2 Number: 1

IZ

https://izlik.org/JA59FN62EF

Cite

RIS / Bibtex

APA

Karcı, Ş. (2021). Farklı Otokodlayıcı Modelleri ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2(1), 29-34. https://izlik.org/JA59FN62EF

AMA

1.Karcı Ş. Farklı Otokodlayıcı Modelleri ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2021;2(1):29-34. https://izlik.org/JA59FN62EF

Chicago

Karcı, Şeyda. 2021. “Farklı Otokodlayıcı Modelleri Ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması”. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 2 (1): 29-34. https://izlik.org/JA59FN62EF.

EndNote

Karcı Ş (June 1, 2021) Farklı Otokodlayıcı Modelleri ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 2 1 29–34.

IEEE

[1]Ş. Karcı, “Farklı Otokodlayıcı Modelleri ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması”, Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol. 2, no. 1, pp. 29–34, June 2021, [Online]. Available: https://izlik.org/JA59FN62EF

ISNAD

Karcı, Şeyda. “Farklı Otokodlayıcı Modelleri Ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması”. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 2/1 (June 1, 2021): 29-34. https://izlik.org/JA59FN62EF.

JAMA

1.Karcı Ş. Farklı Otokodlayıcı Modelleri ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2021;2:29–34.

MLA

Karcı, Şeyda. “Farklı Otokodlayıcı Modelleri Ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması”. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol. 2, no. 1, June 2021, pp. 29-34, https://izlik.org/JA59FN62EF.

Vancouver

1.Şeyda Karcı. Farklı Otokodlayıcı Modelleri ile Sentetik Beyin MR Görüntülerinin Çoğaltılması. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi [Internet]. 2021 Jun. 1;2(1):29-34. Available from: https://izlik.org/JA59FN62EF