Böbrek taşı, beyin ve böbrek tümörü tespiti için derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of deep learning methods for detection of kidney stone, brain and renal tumor
Yazar: CANER KARADAĞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ ÖZDEMİR
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde beyin veya böbrek tümörü vakalarına oldukça sık rastlanmaktadır. Ayrıca ülkemizdeki beslenme alışkanlıklarına bağlı olarak ya da çevresel faktörlerin etkisiyle böbrek taşı vakaları da sık sık gözlenmektedir. Hastanın beynindeki tümör; büyüklük ve bölgesel olarak farklılık gösterebilir. Tümörün bir uzman tarafından doğru tespit edilememesi, geç teşhis ve erken tedavi uygulanmaması halinde hastalar ölüm riskiyle karşı karşıyadır. Böbrek taşları ise; böbreğin işlevinin bozulmasına ya da böbrek kaybına yol açabilir, bunun sonucunda hasta diyalize veya böbrek nakline ihtiyaç duyabilir. Böyle durumlarda teknolojinin sunduğu imkanların kullanılması önemli faydalar sağlamaktadır. Teknolojinin hızla gelişmesi ile yapay zekâ kavramı da son yıllarda hayatımızın merkezine yerleşmiştir. Tıp alanı da bu kavramın yaygın olarak kullanıldığı alanlardandır. Bu tez kapsamında, tümörlerin veya böbrek taşlarının bilgisayarlı tomografi cihazı tarafından elde edilmiş görüntüleri kullanılarak Derin Öğrenme yöntemiyle tespiti ve analizi yapılmıştır. Görüntülerde bulunan nesnelerin tespit için sınıflandırıcı model olarak Convolutional Neural Network (CNN) kullanılmıştır. VGG16, VGG19 ve ResNET50 modelleri kullanarak aralarındaki performans karşılaştırma analizi yapılmıştır. Uygulamanın yazılım dili olarak Python ile Tensorflow, Keras ve OpenCV kütüphaneleri kullanılmıştır. Yapılan analiz tespiti sonucunda beyin tümörü %91, böbrek tümörü %85 ve böbrek taşı %90'a varan oranda tespitin başarılı şekilde gerçekleştirildiği görülmüştür.

Abstract:
Today, cases of brain or kidney tumors are quite common. In addition, kidney stone cases are frequently observed in our country, depending on the nutritional habits or the effect of environmental factors. Tumors in the patient's brain; may vary in size and region. If a specialist cannot detect the tumor correctly, late diagnosis and early treatment are not applied, and patients are at risk of death. Kidney stones are; lead to impaired kidney function or loss of a kidney, resulting in the patient needing dialysis or a kidney transplant. In such cases, using the opportunities offered by technology provides significant benefits. With the rapid development of technology, the concept of artificial intelligence has become the center of our lives in recent years. Medicine is one of the fields in which this concept is widely used. Within the scope of this thesis, the detection and analysis of tumors or kidney stones using the images obtained by the computed tomography device were performed by the Deep Learning method. Convolutional Neural Network (CNN) was used as the classifier model to detect the objects in the images. Performance comparison analysis between them was made using VGG16, VGG19, and ResNET50 models. Python and Tensorflow, Keras, and OpenCV libraries were used as the software language of the application.  As a result of the analysis showed that 91% of brain tumors, 85% of kidney tumors, and up to 90% of kidney stones were detected successfully.