Akciğer Kanser Tipi Tespitinde Etkili Bir Görüntü Çoğullama Tekniği

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorArı, Berna
dc.contributor.authorAlçin, Ömer Faruk
dc.contributor.authorŞengür, Abdülkadir
dc.date.accessioned2026-06-19T06:24:18Z
dc.date.available2026-06-19T06:24:18Z
dc.date.issued2022
dc.departmentMalatya Turgut Özal Üniversitesi
dc.description.abstractSon yıllarda derin öğrenme mimarilerinin sınıflama ve tahmin üzerine yüksek başarımlara sahip olması bu alanlara ilgiyi artırmıştır. Özellikle medikal alanlarda hastalık tanısında bilgisayar tabanlı karar destek sistemlerinin yaygınlaşması ile veri setlerinin önemi ve paylaşılması da ön plana çıkmıştır. Ancak oluşturulan veri setlerinin derin mimariler için yeterli veri sayısına sahip olmaması sınıflama performansı açısından sorun olabilmektedir. Veri miktarının artırılması ise çoğu zaman maliyetli, zaman alıcı ve ilgili uzmanın her zaman bulunamaması sebebiyle mümkün olamamaktadır. Bahsedilen durumlar veri çoğullama yöntemlerinin devreye girmesini ve bu alana yönelmeyi gerektirmiştir. Bu çalışmada Dalgacık aktivasyon fonksiyonlu Aşırı Öğrenme Makinası Oto Kodlayıcı (D-AÖM-OK) tabanlı veri artırma yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem dünyadaki kanser oranının en büyük yüzdesini içeren akciğer kanser sınıflaması üzerinde test edilmiştir. Çoğullanan eğitim veri seti GoogLeNet mimarisine giriş olarak uygulanmıştır. D-AÖM-OK’ın performansı çoğullanmamış ve geleneksel çoğullama yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem çoğullanmamış duruma kıyasla %11,12, klasik yöntemlerle çoğullanmış veri setine göre ise %2,55 oranında daha yüksek başarım göstermektedir.
dc.identifier.dergipark1173074
dc.identifier.doi10.53070/bbd.1173074
dc.identifier.endpage20
dc.identifier.issn2548-1304
dc.identifier.issn2548-1304
dc.identifier.orcid0000-0003-1000-2619
dc.identifier.orcid0000-0002-2917-3736
dc.identifier.orcid0000-0003-1614-2639
dc.identifier.startpage12
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.53070/bbd.1173074
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/4451
dc.identifier.volumeIDAP-2022 : International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium
dc.language.isotr
dc.publisherAli KARCI
dc.relation.ispartofBilgisayar Bilimleri
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20260612
dc.subjectveri çoğullama
dc.subjectotomatik kodlayıcı
dc.subjectaşırı öğrenme makineleri
dc.subjectakciğer kanseri
dc.subjectdalgacık fonksiyonu
dc.titleAkciğer Kanser Tipi Tespitinde Etkili Bir Görüntü Çoğullama Tekniği
dc.title.alternativeAn Effective Image Augmenting Technique in Detection of Lung Cancer Types
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Diğer Yayınlar Koleksiyonu