Kuantum Teknolojiler Kullanarak Makine Öğrenmesi İle Görüntülerden Nesne Tanıma
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Mert YAVUZ
Danışman: Engin Şahin
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Makine öğrenmesi günümüzde otonom araçlardan uzay ve savunma sanayisine kadar birçok alanda geniş bir uygulama alanına sahiptir. Bu uygulamalardan biri de tıp alanında görülmekte olup, özellikle doktorların teşhis konusundaki zorluklarını hafifleme potansiyeline sahiptir. Kuantum makine öğrenmesi, büyük veri setlerini anlamlandırmak ve karmaşık ilişkileri çözmek için klasik yöntemlere göre daha hızlı ve etkili bir şekilde çalışabilir. Bu inovasyon, sağlık sektöründe önemli ilerlemelere öncülük edebilir ve hastaların daha hızlı ve doğru teşhis almasına katkıda bulunabilir. Bu araştırmada, beyin tümörlerinin tespiti konusunda klasik ve hibrit kuantum makine öğrenmelerinin etkinliğini detaylı bir şekilde incelenmiştir. Bu çalışma, beyin sağlıklı dokularıyla birlikte dört farklı tümör türünü içermektedir, bu da teşhis süreçlerinin daha geniş bir yelpazede ele alındığını göstermektedir. Klasik makine öğrenmesi kullanılarak yapılan beyin tümörü nesnesinin tespitinde elde edilen %75-%79 doğruluk oranı, bu alandaki mevcut başarı seviyelerini yansıtmaktadır. Bu çalışmada hem veriler üzerinde iyileştirme işlemleri yapılarak hem de hibrit kuantum makine öğrenmesi yöntemleriyle bu oranın %95-%100 aralığına arttığı gözlemlenmiştir. Bu etkileyici sonuçlar, kuantum makine öğrenmesinin sunduğu yüksek doğruluk seviyelerini vurgulamaktadır. Araştırma sonucunda elde edilen bulgular sunulmuş ve önerilen çalışmanın verimi ortaya konmuştur.