Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya-Metalurji Fakültesi, Matematik Müh.Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Rabia Kıymaz
Danışman: Hülya Şahintürk
Özet:
İnsan beynindeki kan dolaşımının sağlıklı ve kan miktarının yeterli
olmaması durumunda beyinde hasar ve kanamaya neden olan anormal dokular
oluşmaktadır. Beyinde oluşan bu anormal dokular (lezyonlar) erken teşhis
edilmezse ciddi hasarlar bırakarak felce ve hatta ölüme yol açabilmektedir.
Beyindeki kanama ve anormal dokuların tespit edilmesi için birçok görüntüleme
veya tespit yöntemi geliştirilmiştir. Mikrodalga tomografisi iyonlaştırıcı
dalgalar kullanmaması ve ucuz olması nedeniyle, son yıllarda beyin
görüntülenmesi veya anormal dokuların tespitinde kullanılan başlıca
yöntemlerden biri haline gelmiştir.
Beyin lezyonlarının mikrodalgalar aracılığıyla tespit edilmesinde karmaşık
matematiksel modellerin çözümü için iterasyon bazlı optimizasyon metotları
sıklıkla kullanılmaktadır. Bunun dışında, makine öğrenmesi yöntemleri,
mikrodalga görüntüleme problemlerinin çözümünde son yıllarda popüler hale
gelmiştir. Bu çalışmada; mikrodalga tomografi yaklaşımı kullanılarak beyin
lezyonlarının tespiti ve konumunun belirlenmesi için çeşitli makine öğrenmesi
tekniklerinin bir araştırması sunulmuştur.
Bu çalışmada; gerçekçi beyin modellerinin etrafına dizilmiş verici
antenlerle beyin zaman harmonik dalgalar ile aydınlatılmış ve saçılan elektrik
alan Moment yöntemi ile hesaplanmıştır. Hesaplanan elektrik alan beynin
geometrik ve fiziksel özellikleriyle birlikte var olan lezyonların bilgisini
taşımaktadır. Böylece hesaplanan alanlar, çeşitli denetimli makine öğrenmesi tekniklerinde
öznitelik olarak kullanılmıştır. Sonuç olarak beyinde bulunan lezyonların
varlığına ve konumunun tespitine dair yüksek doğrulukta sonuçlar elde edilmiş
ve kullanılan yöntemlerin başarı oranları değerlendirilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Beyin Lezyonlarının Tespiti, Beyin Lezyonlarının
Konum Tespiti, Mikrodalga Tomografisi, Makine Öğrenmesi, Denetimli Öğrenme.