Beyin tümörlerinin CNN algoritması yardımıyla tespit edilmesi
Decetion of brain tumors with the help of CNN algorithm
Yazar: HASAN BAŞYILDIZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ PERİ GÜNEŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Beyin neoplazmları = Brain neoplasms ; CNN = CNN ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Manyetik rezonans spektroskopi = Magnetic resonance spectroscopy ; Tespit = Detection

Özet:
Beyin Tümörü segmentasyonu, tıbbi görüntü işleme alanındaki en önemli ve zorlu görevlerden biridir, çünkü insan destekli manuel sınıflandırma yanlış tahmin ve teşhise neden olabilir. Ayrıca, manuel olarak işlenecek büyük miktarda veri olduğunda sıkıcı bir görev haline gelir. Hasta için hoş olmayan sonuçlara yol açan değerlendirilmesi zor olabilen birden fazla Beyin Tümörü türü vardır. Bu nedenle beyin tümörünün tespiti ve tedavi planlaması süreçteki en önemli faktördür. Manyetik rezonans görüntüleme (MRI), beyin tümörlerini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Beyin tümörünün MRI'dan manuel olarak segmentasyonu daha fazla zaman alır ve makinistin deneyimine bağlıdır. Bu nedenle, tedavi planlamasını kolaylaştırmak için segmentasyon için otomatik teknikler gerekir. Beyin tümörlerinin çeşitli türleri nedeniyle segmentasyon için otomatik yöntemlerde nerdeyse hiç kolay değildir. Bu nedenle, beyin tümörü segmentasyonu için, tümörleri etkin bir şekilde ve daha az zaman alıcı olarak rahatlatabilen güvenilir bir yönteme sahip olmak gerekir.bu çalışmanın amacı, tümörlü ve tümörsüz 253 MR görüntüsünden oluşan bir veri seti kullanılarak, MaskR-CNN ile tümörlerin yeri ve boyutu tespit edilerek %88-94 doğruluk oranı elde edilmiştir.
Anahtar kelimeler: Evrişimsel Sinir Ağı, Beyin Tomur, Maske R-CNN, Tespit, MR

Abstract:
Brain Tumor segmentation is one of the most important and challenging tasks in the field of medical image processing because human-assisted manual classification can lead to inaccurate prediction and diagnosis. Also, it becomes a tedious task when there is a large amount of data to be processed manually. There are multiple types of Brain Tumors that can be difficult to assess with unpleasant consequences for the patient. Therefore, detection of brain tumor and treatment planning are the most important factors in the process. Magnetic resonance imaging (MRI) is a widely used technique to evaluate brain tumors. Manual segmentation of a brain tumor from MRI takes more time and is dependent on the experience of the mechanic. Therefore, automated techniques for segmentation are required to facilitate treatment planning. Because of the various types of brain tumors, automated methods for segmentation are almost never easy. Therefore, it is necessary to have a reliable method for brain tumor segmentation that can relieve tumors effectively and in less time. In this study, using a dataset consisting of 253 MR images with and without a tumor, and the location and size of the tumors were detected with MaskR-CNN, an accuracy rate of 88%-94% was obtained.
Keyword: Convolutional Neural Network, Brain Tomur, Mask R-CNN , Detection, MR