Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tez Danışmanı: Hasan Temurtaş
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Özet:
Bu çalışmada tıp alanında mikroskop altındaki idrar içeriğinde karşılaşılan organik ve inorganik cisimlerin görüntü işleme yardımı ile yerlerinin tespit edilmesi, sınıflandırılması ve tespit edilen hücrelerin görüntüdeki sınırlarının belirlenmesi için bölütleme-segmentasyon işlemleri gerçekleştirilmiştir. Cisimlerin yerlerinin tespiti için YOLO (You Look Only Once) derin öğrenme yöntemi kullanılmış ve YOLO v4, YOLO v4 Tiny, YOLO v3 Tiny 3l ağları 1280x960, 1024x768, 640x480 çözünürlüklerinde 6 cisim için eğitilmiştir. Eğitim sonucunda en yüksek başarı oranı olarak %89 mAP ve %84 F1-Skoru elde edilmiştir. Cisimlerin segmentasyonu için U-Net ağı Keras ve Tensorflow yardımı ile 640x480 çözünürlüğünde eritrosit içeren görüntülere uygulanmış ve sonuçları sunulmuştur.