Filtreler

Bulunan: 14 Adet 0.000 sn

Yayın Tarihi : 2024 ✕Yayın Dili : eng ✕

Koleksiyon [5]

İlgili Araştırmacılar [2]

Ambargo Durumu [2]

Tam Metin [1]

Veritabanı [1]

Eser Sahibi [15]

Tür [4]

Yayın Tarihi [1]

Yayıncı [2]

Kayıt Giriş Tarihi [9]

Tez Danışmanı [12]

Dergi Sayısı [1]

Yayın Dili [1]

Dergi Adı [1]

Süreli Ambargo

Ischemic Stroke Lesion Segmentationin MRI Images Using U-ShapedConvolutional Neural Network

Ilayda Alpay

İnme, günümüzde dünyada önde gelen ölüm nedenlerinden biridir. İnme geçiren hastaların tedavisi ve hayatta kalması için acil ve kesin tanı çok önemlidir. İskemik inmenin tanı ve tedavisi çoğunlukla manyetik rezonans görüntülemeye (MR) dayanmaktadır. Bu çalışmanın amacı, 2 boyutlu MR görüntüleri kullanarak U şeklinde bir evrişimsel sinir ağı mimarisi (CNN) oluşturarak iskemik inme lezyonunu bölütlemek ve çeşitli kayıp fonksiyonları kullanarak çalışmanın kayıp sonuçlarını, zar benzerlik katsayısını (DSC), hassasiyetini ve özgünlüğünü değerlendirmektir. Oluşturulan modeli eğitmek, doğrulamak ve t ...Daha fazlası

Yüksek Lisans 2024 Onan Guren İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 0 Görüntülenme Ambargo Kalkış : 24.11.2024

Erişime Açık

Heart Attack Analysis Detection System Using Machine Learning Methods

SERDAR YANIK

In order to investigate Heart Attack Analysis and Detection Using Machine Learning Methods, models that predict the type of news in a new condition determined by using Machine Learning Models have been studied. In particular, the performance of various classifiers, including logistic regression, Knearest neighbour (KNN), support vector machine (SVM), Naive Bayes and decision tree, is compared. In the experiments using a real-life dataset, logistic regression and SVM gave the best results with a test accuracy of 90%. Naive Bayes achieved an accuracy of 86.67%, KNN 83.33% and decision tree 63.33 ...Daha fazlası

Diğer 2024 Serpil Yılmaz İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 2 Görüntülenme