Çeşitli Sınıflandırma Tekniklerinin Beyin Tümörü Görüntüleri Üzerindeki Performansının Değerlendirilmesine Yönelik Karşılaştırmalı Bir Çalışma

Görüntü işleme yöntemleri, modern teknoloji cihazlarıyla çok çeşitli uygulamalarda sürekli olarak kullanılan yaklaşımlar haline gelmiştir. Görüntü sınıflandırma ve segmentasyon, görüntü işleme yaklaşımlarında omurga ve odak noktasının yanı sıra bilgisayar görüşünde de yaygın bir konudur. Biyometrik ve biyomedikal görüntü işleme, son yirmi yılda gördüğümüz görüntü işleme uygulamalarının en yaygın örneklerinden ikisidir. Tıpta, hastalık teşhisi sürecinde insan vücudunun iç organlarını tespit etmek için kullanılabilecek modern görüntüleme teknolojisi algoritmalarına büyük ihtiyaç vardır. Bu çalışmada, farklı türdeki makine öğrenimi sınıflandırma algoritmalarının beyin tümörü görüntüleri üzerindeki performansını değerlendirmek için karşılaştırmalı bir araştırma yapılmıştır.  Elde edilen sonuca göre, modellerin performansı sınıflandırma yeteneklerinin doğruluğunda farklılık gösterilmiştir. Sonuçların değerlendirilmesi ve yorumlanması sırasında farklı performans ölçümleri kullanılmıştır ve elde edilen sonuçlar, sonuçlar bölümündeki karşılaştırma tablosunda sunulmuştur. Esas olarak Makine öğrenmesi ve yapay Zeka alanlarında kullanılan altı sınıflandırma modeli kullanılmaktadır. Gelecekteki çalışmalar, her bir tekniğin tıbbi görüntülerin sınıflandırma operasyonundaki etkinliğini incelemek için başka sınıflandırma ve kümeleme teknikleri ekleyerek karşılaştırma tekniklerini artırabilir. Bu amaçla araştırmacılar, insanın yaşamını ve sağlığını iyileştirme çabalarına yardımcı olacak yeni yöntemler geliştirmek veya mevcut yöntemleri iyileştirmek için her geçen gün çalışmaktadır