Yapay zeka teknikleri kullanarak serebral enfarktüs tespiti ve sınıflandırması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yozgat Bozok Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ESRA YÜCE
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Muhammet Emin Şahin
Eş Danışman: Hasan Ulutaş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İskemik inme olarak da bilinen serebral enfarktüs, beyin damarlarında meydana gelen tıkanıklık nedeniyle beyin dokusuna giden kan akışının azalması ya da tamamen kesilmesi sonucunda ortaya çıkmaktadır. Kan akışının bozulması, beyin hücrelerinin oksijen ve hayati besinlerden mahrum kalmasına yol açar ve bu durum kalıcı beyin hasarına neden olabilir. Ülkemiz koşullarında, hastaların enfarktüs semptomlarını fark etmeleri, hastaneye başvurmaları, acil serviste yapılan ilk değerlendirme, enfarkttan şüphelenilmesi ve sonrasında Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) işleminin gerçekleştirilerek tanının konulması süreci çeşitli nedenlerle uzayabilmektedir. Bu durum, hızlı ve doğru tanının önem kazandığı serebral enfarktüs gibi hayati klinik tablolar için ciddi bir risk oluşturmaktadır. Bu bağlamda, bilgisayar destekli tanı sistemleri, tıbbi görüntülerin daha hızlı ve doğru yorumlanmasına katkı sağlayarak tanısal süreçlerde radyologlara yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Bu tez çalışmasında, serebral enfarktüsün MRI görüntüleri üzerinden otomatik tespiti yapay zeka tabanlı yöntemlerle gerçekleştirilecektir. İlk aşamada, enfarktüs bölgelerinin sınıflandırılması için Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) mimarisi kullanılacaktır. Ardından, enfarkt alanlarının görüntü üzerinde hassas şekilde ayrıştırılabilmesi için U-Net temelli semantik segmentasyon işlemi uygulanacaktır. Bu yaklaşımla geliştirilecek karar destek sistemi, hem klinik süreçleri hızlandırmayı hem de tıbbi görüntüleme alanında literatüre katkı sunmayı hedeflemektedir.