Gauss Filtreleme ve ResNET50 Modeli Kullanılarak Beyin Tümörlerinin Sınıflandırılması

Abstract

Beyin tümörleri, dünya genelinde önemli bir halk sağlığı sorunu olarak karşımıza çıkmaktadır. Beyin tümörünün erken teşhisi tedavi süreci için kritik bir öneme sahiptir. Son yıllarda, bilgisayar ortamında derin öğrenme modellerinin kullanımı, beyin tümörü teşhisi ve sınıflandırılmasında önemli bir ilerleme sağlamıştır. Bu modeller farklı görüntüleme modellerinden elde edilen verileri birleştirerek yüksek doğruluk oranları ve güvenilir sonuçlar sağlayabilir. Bu çalışmada beyin tümörlerinin sınıflandırılması için MR (manyetik rezonans) görüntüleri kullanılarak Resnet50 derin öğrenme mimarisi üzerinde çalışma gerçekleştirilmiştir. Beyin görüntülerindeki olumsuzlukları azaltmak için Gauss filtreleme işlemi uygulanmıştır. Böylece yüksek oranda doğruluk değerine ulaşarak hastalığın erken teşhisini sağlayıp yorucu ve zaman alıcı teşhis süreçlerini otomatikleştirilmesine katkı sunulmuştur. Bu sayede tümör teşhisleri daha hızlı ve daha tutarlı bir şekilde yapılabilir.