Derin öğrenme ile pencere ayarlı görüntüler kullanılarak beyin inme segmentasyon performansının geliştirilmesi

Author:

POLAT Özlem1ORCID,KARTAL Mustafa Said2ORCID

Affiliation:

1. SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ

2. SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ, TIP FAKÜLTESİ

Abstract

İnme çeşitli nedenlerle beyne kan akışının yavaşladığı veya kesildiği durumlarda ortaya çıkan serebrovasküler bir sağlık sorunudur. Beyin dokusu yeterli besin ve oksijeni alamadığı için beyin hücreleri dakikalar içinde ölmeye başlar ve inmenin oluştuğu bölgedeki fonksiyonlarda geçici ya da kalıcı hasarlar meydana gelir. Beyin inmesi çok ciddi tıbbi bir durumdur ve acil müdahale gerektirmektedir. İnmenin erken tespiti ve inme bölgesinin segmente edilmesi kalıcı hasarların önlenmesi açısından büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada Res2Net omurgalı U-Net derin öğrenme modeli kullanılarak beyin inme segmentasyonu yapılmıştır. Veri seti olarak 1093 hemorajik ve 1130 iskemik inme tipini içeren toplamda 2223 BT görüntüsü kullanılmıştır. Görüntüler pencereleme yöntemi ile ön işlemeden geçirilip sonrasında önerilen model ile eğitilip test edilmişlerdir. Pencereleme ayarı yapılmadan kullanılan görüntülerde ortalama IoU oranı 0.82 olarak elde edilmiş, ön işlemeden sonra bu oran 0.87’ye yükselmiştir; veri çoğaltma yönteminin de uygulanmasından sonra ortalama IoU 0.92’ye ulaşmıştır. Elde edilen test sonuçları görüntülerde uygun pencere ayarlarının kullanılmasının segmentasyon performansını artırdığını göstermiştir.

Publisher

Gumushane University Journal of Science and Technology Institute

Subject

General Engineering

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3