Kurumsal Açık Arşiv

Derin öğrenme ile beyin MRI görüntülerinde süper çözünürlük: SRCNN, SRGAN ve ESRGAN yaklaşımları


Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.author Ünlü, Elif Işılay
dc.contributor.author Çınar, Ahmet
dc.date.accessioned 2025-01-02T06:07:38Z
dc.date.available 2025-01-02T06:07:38Z
dc.date.issued 2024-12-30
dc.identifier.citation Ünlü, E. ve Çınar, A. (2024). Derin öğrenme ile beyin MRI görüntülerinde süper çözünürlük: SRCNN, SRGAN ve ESRGAN yaklaşımları. International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches, 8(11), 825-835. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11508/21060
dc.description.abstract Tıbbi görüntüleme teknolojileri, hastalıkların doğru teşhis ve tedavisinde hayati bir öneme sahiptir. Beyin MRI görüntüleri, nörolojik hastalıkların tanı ve takibinde detaylı anatomik bilgi sunar. Ancak, teknik sınırlamalar ve donanım kapasiteleri nedeniyle elde edilen MRI görüntüleri çoğu zaman düşük çözünürlüklü olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, düşük çözünürlüklü beyin MRI görüntülerini iyileştirmek için SRCNN (Super-Resolution Convolutional Neural Network), SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network) ve ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network) yöntemlerinin uygulanması ve karşılaştırılmasıdır. Modellerin performansları, görsel kalite, yapısal benzerlik indeksi (SSIM) ve tepe sinyal-gürültü oranı (PSNR) gibi ölçütlerle değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, ESRGAN modelinin daha keskin detaylar ve daha gerçekçi görüntüler ürettiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük tekniklerinin tıbbi görüntülemede sunduğu yenilikçi olanaklara dikkat çekmektedir. tr_TR
dc.language.iso Türkçe tr_TR
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess tr_TR
dc.subject Fırat Üniversitesi Kütüphanesi::DOĞA BİLİMLERİ VE MATEMATİK tr_TR
dc.subject.ddc Beyin MRI tr_TR
dc.subject.ddc Süper çözünürlük tr_TR
dc.subject.ddc Derin öğrenme tr_TR
dc.subject.ddc Tıbbi görüntüleme tr_TR
dc.title Derin öğrenme ile beyin MRI görüntülerinde süper çözünürlük: SRCNN, SRGAN ve ESRGAN yaklaşımları tr_TR
dc.type Makale - Bilimsel Dergi Makalesi - Çok Yazarlı tr_TR
dc.contributor.YOKID 314558 tr_TR
dc.contributor.YOKID 100963 tr_TR
dc.relation.journal International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches tr_TR
dc.identifier.volume 8 tr_TR
dc.identifier.issue 11 tr_TR
dc.identifier.pages 825;835
dc.published.type Uluslararası tr_TR


Bu öğenin dosyaları

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster

Fırat Üniversitesi Rektörlüğü
23119
Elazığ-Merkez
TÜRKİYE