Bazı tıbbi görüntülerin kuantum teknolojik yöntemler ile analizi


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, FİZİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: NİLAY DURMUŞ

Danışman: İhsan Yılmaz

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Son yıllarda yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları günlük hayatımızda yaygın olarak karşımıza çıkmakta ve hayatımızı kolaylaştırmaktadır. Özellikle veri analizi, istatistiksel optimizasyon ve karar verme süreçlerinde büyük kolaylık sağlarlar. Benzer şekilde tıp alanında da veri analizi ve hastalıkların teşhisinde kullanılmıştır. Tıbbi görüntüleme cihazları ile teşhis konulabilmekte ve vücuttaki anormal yapılar tespit edilebilmektedir. Akciğer kanserinde kitlenin yeri ve boyutu bilgisayarlı tomografi ile kolaylıkla belirlenebilir. Bununla birlikte çalışmada kullandığımız makine öğrenmesiyle uzmanlar, görüntüden lezyonlu bölgeyi çok kısa sürede teşhis ve analiz etmek ve hata olasılığını azaltmak için kullanabilir. Kullandığımız hibrit çalışma modellerinden kuantum çekirdek ve kuantum sinir ağı modelleri iki farklı veri seti üzerinde eğitilip test eğitilerek doğruluk, kesinlik, duyarlılık, özgüllük ve F1- puanları metrikleriyle ölçülmüştür. Ayrıca her iki model de 5-Fold çapraz doğrulama ile eğitilmiştir. Elde edilen değerler kuantum çekirdek ve kuantum sinir ağı modelleri performans sonuçlarına göre karşılaştırılmıştır. Her iki veri setinden çıkan sonuçlara göre kuantum çekirdek yönteminin bu çalışma için daha kullanışlı olduğu görülmüştür. Bu nedenle, bu çalışmanın akciğer kanserinde bilgisayarlı tomografi görüntüleri üzerinde makine öğrenmesi yöntemleriyle yapılacak farklı çalışmalara rehberlik edecek bir kaynak olması amaçlanmıştır.