Beyin MRI Tümör Sınıflandırma Sistemi

Beyin tümörü teşhisi radyolog deneyimine ve manuel incelemeye dayanıyor. Bu süreç zaman alıcı ve insan hatasına açık. Otomatik bir sınıflandırma sistemi teşhis sürecini hızlandırabilir ve destekleyici bir araç sunabilir.

CNN mimarisi tasarlandı ve MRI görüntü veri seti üzerinde eğitildi. Veri augmentasyonu (rotation, flip, zoom) ile model genelleme kapasitesi artırıldı. Precision, recall ve F1-score metrikleriyle kapsamlı model değerlendirmesi yapıldı. Overfitting önlemek için dropout katmanları eklendi.

Model tümörlü ve tümörsüz MRI görüntülerini yüksek doğrulukla ayırt edebildi. Confusion matrix analizi ile sınıf bazlı performans değerlendirildi. Tıbbi görüntü işleme pipeline'ı uçtan uca kuruldu.

CNN mimarisi tasarımı, tıbbi veri setlerinde class imbalance problemi, augmentasyon stratejileri ve model yorumlanabilirliği konularında derinlemesine deneyim kazanıldı.