- Journal of Scientific Reports-B
- Issue: 006
- BÖBREK TÜMÖRÜ TESPİTİ İÇİN DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ
BÖBREK TÜMÖRÜ TESPİTİ İÇİN DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ
Authors : Caner Karadağ, Durmuş Özdemir
Pages : 10-23
View : 12 | Download : 4
Publication Date : 2022-12-31
Article Type : Research
Abstract :Günümüzde böbrek tümörü vakalarına oldukça sık rastlanmaktadır. Hastanın böbreğindeki tümör; büyüklük ve bölgesel olarak farklılık gösterebilir. Tümörün bir uzman tarafından doğru tespit edilememesi, geç teşhis ve erken tedavi uygulanmaması halinde hastalar çok ciddi riskler ile karşı karşıyadır. Doğru ve hızlı teşhis için literatürde yapay zeka teknolojilerine dayalı karar destek sistemlerinin önemli çözüm önerileri sunduğu görülmektedir. Tıp alanı yapay zekanın en çok kullanıldığı alanların başını çekmektedir. Böbrek tümörlerin tespitinde bilgisayarlı tomografi tıbbı görüntüleme cihazları yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında, bilgisayarlı tomografi cihazı tarafından üretilen görüntüler kullanılmıştır. Böbrek tümörü tespit analizi 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 böbrek tümörlerinin saptanmasında %85’lere varan oranda tespitin başarılı şekilde gerçekleştirildiği görülmüştür.Keywords : Görüntü İşleme, Derin Öğrenme, Yapay Zekâ, Böbrek Tümörü