• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@Muğla
  • Fakülteler
  • Teknoloji Fakültesi
  • Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace@Muğla
  • Fakülteler
  • Teknoloji Fakültesi
  • Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Multiple Brain Tumor Classification with Dense CNN Architecture Using Brain MRI Images

Thumbnail

Göster/Aç

Tam metin / Article (1.532Mb)

Tarih

2023

Yazar

Özkaraca, Osman
Bağrıaçık, Okan İhsan
Gürüler, Hüseyin
Khan, Faheem
Hussain, Jamil
Khan, Jawad
Laila, Umm e

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Özkaraca, O.; Bağrıaçık, O. ̇I.; Gürüler, H.; Khan, F.; Hussain, J.; Khan, J.; Laila, U.e. Multiple Brain Tumor Classification with Dense CNN Architecture Using Brain MRI Images. Life 2023, 13, 349. https://doi.org/10.3390/life13020349

Özet

Brain MR images are the most suitable method for detecting chronic nerve diseases such as brain tumors, strokes, dementia, and multiple sclerosis. They are also used as the most sensitive method in evaluating diseases of the pituitary gland, brain vessels, eye, and inner ear organs. Many medical image analysis methods based on deep learning techniques have been proposed for health monitoring and diagnosis from brain MRI images. CNNs (Convolutional Neural Networks) are a sub-branch of deep learning and are often used to analyze visual information. Common uses include image and video recognition, suggestive systems, image classification, medical image analysis, and natural language processing. In this study, a new modular deep learning model was created to retain the existing advantages of known transfer learning methods (DenseNet, VGG16, and basic CNN architectures) in the classification process of MR images and eliminate their disadvantages. Open-source brain tumor images taken from the Kaggle database were used. For the training of the model, two types of splitting were utilized. First, 80% of the MRI image dataset was used in the training phase and 20% in the testing phase. Secondly, 10-fold cross-validation was used. When the proposed deep learning model and other known transfer learning methods were tested on the same MRI dataset, an improvement in classification performance was obtained, but an increase in processing time was observed.

Kaynak

Life (Basel) .

Cilt

13

Sayı

349

Bağlantı

https://doi.org/10.3390/life13020349
2075-1729
https://hdl.handle.net/20.500.12809/10560

Koleksiyonlar

  • Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu [104]
  • PubMed İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [2082]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6219]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6466]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Muğla:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.