Beyin Tümörlerinin Görüntü Transformatörleri ile Tespiti ve Bölütlenmesi

Beyin tümörleri insan sağlığını ciddi şekilde tehdit eden karmaşık patolojik durumlardır. Bu hastalığın tehlikeli doğası, erken teşhis ve etkili tedavinin önemini vurgulamaktadır. Bu bağlamda yapay zeka (AI) ve görüntü işlemenin (IP) sunduğu teknolojik yöntemler, beyin tümörlerinin tespitinde önemli gelişmeler sağlamıştır. Bu çalışmanın odak noktası, Görüntü Transofrmatörü (ViT) derin öğrenme modelinin beyin tümörü tespiti bağlamında potansiyelini değerlendirmektir. Beyin tümörlerinin tespiti, karmaşık MRI verilerinin hassas analizini gerektirir ve yapay zeka, bu zorluğun üstesinden gelmek için etkili bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Büyük ölçekli görsel veri kümelerini işleyebilme yeteneği ve öğrenme kapasitesiyle öne çıkan Görüntü Transformatörü, öne çıkan bir yapay zeka modelidir. Bu çalışma, beyin tümörü tespiti bağlamında Görüntü Transformatörleri’nin potansiyelini değerlendirmek üzere tasarlanmıştır. Yaygın bir karşılaştırma MRI veri seti üzerindeki deneysel sonuçlar, ViT'nin geleneksel Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) tabanlı algoritmalara karşı umut verici sonuçlar verdiğini ve hedef tümör tespit problemine iyi bir alternatif olduğunu göstermektedir.