dc.contributor.advisor | Taheri, Shahram | |
dc.contributor.author | Ahmed, Syed Nabeel | |
dc.date.accessioned | 2021-10-04T11:11:28Z | |
dc.date.available | 2021-10-04T11:11:28Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.citation | Ahmed, S. A. (2020), Computer aided lung cancer diagnoses with deep learning algorithms (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Antalya Bilim Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Antalya. | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12566/914 | |
dc.description.abstract | Cancer is one of most deadliest diseases in the world right now, and if not diagnosed in early stages, it leads to death of the patients, which means diagnosis of cancer means life or death for precious human lives, one of the leading cancer types is lung cancer, and diagnosis of lung cancer solely depends on the education and experience of individual doctors and radiologists in current world. In order to overcome this limitation as it is directly related to the life of patient, a computerized lung cancer diagnosis algorithm is to be made which will have experience of hundreds of doctors and radiologists to refer from hence increasing the probability of better diagnosis and save countless lives. This project goes through past works done on this topic, tests numerous deep learning and hard crafted machine learning algorithms in order beat past highest accuracies and achieve the highest accuracy possible, the dataset used in this project is the LIDC dataset which is publically available for research purposes on the internet.
VII | en_US |
dc.description.abstract | Kanser; şu anda dünyanın en ölümcül hastalıklardan biridir ve erken evrelerde teşhis
edilmediği takdirde hastaları ölüme sürükler. Yani kanserin teşhisi, değerli insan hayatları
için bir ölüm kalım meselesidir. Önde gelen kanser türlerinden biri de akciğer kanseridir ve
bu kanserin teşhisi, yalnızca, her bir doktorun aldığı eğitim ile edindiği tecrübeye bağlıdır.
Hastaların hayatı ile doğrudan bağlantılı olan bu sınırlamanın üstesinden gelmek için;
yüzlerce doktorun ve radyoloğun deneyimine sahip olacak, bilgisayarlaştırılmış bir akciğer
teşhis algoritması yapmak gerekmektedir. Bu sayede daha iyi teşhis olasılığı artabilir ve
sayısız hayat kurtarılabilir. Bu proje, bu konu üzerine daha önce yapılmış çalışmalardan
geçer; şimdiye kadar yapılan çalışmaların doğruluk oranını geçmek ve mümkün olan en iyi
sonuca ulaşmak için, çok sayıda yoğun araştırmayı ve sıkı hazırlanmış yapay zekaları test
eder. Bu projede kullanılan veri kümesi araştırma amacı ile internetten halka açılmış olan
LIDC (Akciğer Görüntüsü Veritabanı Konsorsiyumu) veri kümesidir. | tr_TR |
dc.description.sponsorship | No sponsor | en_US |
dc.language.iso | eng | en_US |
dc.publisher | Antalya Bilim Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.title | Computer aided lung cancer diagnoses with deep learning algorithms | en_US |
dc.title.alternative | Derin öğrenme algoritmaları ile bilgisayar destekli akciğer kanseri teşhisi | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | en_US |