Raspberry Pi üzerinde çalışan ELM algoritması ile beyin tümör segmentasyonu
Brain tumor segmentation with ELM algorithm working on raspberry Pi
Yazar: FATİH ŞİŞİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESER SERT
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Gelişen dünyada, birçok alanda insanlara yardımcı olabilecek görüntü işleme, optimizasyon, gömülü sistemler ve görüntüleme teknolojileri üzerinde yoğun çalışmalar yapılmaktadır. Bu sistemlerin kullanıldığı sektörlerin başında sağlık gelmektedir. Yeni geliştirilen teknolojiler sayesinde, MRI (Magnetic Resonance Imaging Manyetik Rezonans Görüntülemesi) görüntüsünden hastalıklı bölgenin yeri, boyutu gerçekçi ve hızlı bir şekilde belirlenebilmektedir. Buna ek olarak radyolog' un gözünden kaçabilecek çok küçük tümörlerin dahi belirlenmesi sağlanabilmektedir. Bu çalışmada Mobil olarak kullanılabilen Raspberry Pi donanımı üzerinde çalışan ELM (Extreme Learning Machine-Aşırı Öğrenme Makinesi) kullanılarak beyin MRI görüntülerini işleyip ve bu görüntülerde bulunan tümörlü kısmın tespit edilmesini sağlayan bir segmentasyon sisteminin tasarımı gerçekleştirilmiştir. 
Tasarlanan sistem de MRI görüntüleri ön işleme tabi tutulur. Ardından, ön işlenmiş görüntülerle ELM kullanılarak öğrenme gerçekleştirilir. Test verileri kullanılarak tümör analizi gerçekleştirilmektedir ve sonuç RPI (Rasbperry Pi)' ye bağlı olan 3.5 inç' lik bir ekranda gösterilmektedir. ELM nin eğitimi için 3100 adet 50x50 boyutuna sahip tümör görüntüleri kullanılmıştır. 
Bu çalışmada, 20 adet MRI görüntüsünden elde edilen bölütleme sonuçlarının başarımını tespit etme amacıyla, önemli yaklaşımlardan olan Pratt' ın FOM (Figure of Merid), JSC (Jaccard Similarity Coefficient) ve Dice indeksleri tercih edilmiştir. Çalışmada yüksek doğrulukla mobil düzeyde çalışan bir sistem tasarımı gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
In the developing world, intensive studies are carried out on image processing, optimization, embedded systems and imaging technologies that can help people in many areas. Health is one of the sectors where these systems are used. Thanks to the newly developed technologies, MRI (Magnetic Resonance Imaging Magnetic Resonance Imaging) image can determine the location and size of the diseased area realistically and quickly. In addition, it is possible to determine even very small tumors that can escape the eye of the radiologist. In this study, a segmentation system was designed to process brain MRI images using the ELM (Extreme Learning Machine) which is used on mobile Raspberry Pi equipment and to detect the tumor part found in these images.
The designed system is also pretreated by MRI images. Learning is then performed using ELM with preprocessed images. Tumor analysis is performed using test data and the result is displayed on a 3.5 inch screen connected to RPI (Rasbperry Pi). For the training of ELM, 3100 50x50 tumor images were used.
In this study, in order to determine the performance of the segmentation results obtained from 20 MRI images, FOM (Figure of Merid), JSC (Jaccard Similarity Coefficient) and Dice indices were preferred. In the study, a system design has been carried out working with high accuracy in mobile level.