Research Article

A NEW O-NET MODEL FOR AUTOMATED BRAIN TUMOR SEGMENTATION ON MAGNETIC RESONANCE IMAGES

Volume: 28 Number: 3 September 3, 2025
TR EN

MANYETİK REZONANS GÖRÜNTÜLERİNDE OTOMATIK BEYİN TÜMÖRÜ SEGMENTASYONU İÇİN YENİ BİR O-NET MODELİ

Öz

Kanser, küresel ölüm oranlarına önemli ölçüde katkıda bulunan bir hastalık olup, beyin tümörleri en tehlikeli kanser türleri arasında yer almaktadır. Erken teşhis ve uygun tedavi, hastaların yaşam süresi ve yaşam kalitesi üzerinde büyük etkiye sahiptir. Ayrıca, tümör tipinin doğru belirlenmesi, tedavi planlaması ve kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerinin oluşturulması açısından kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, beyin tümörlerinin türünü belirlemek için güvenilir ve etkili bir görüntüleme ve analiz yöntemine ihtiyaç vardır. Son yıllarda, derin öğrenme yöntemlerindeki ilerlemeler tıbbi görüntüleme alanında önemli gelişmelere yol açmıştır. Bu çalışmada, beyin tümörlerinin segmentasyonunu otomatikleştirmek için özel olarak tasarlanan O-Net adlı derin öğrenme modeli tanıtılmaktadır. U-Net mimarisini temel alan O-Net, gelişmiş yapısı ve derinliği sayesinde üstün performans sergilemektedir. Beyin Manyetik Rezonans Görüntüleri (MRI) kullanılarak yapılan deneysel değerlendirmelerde, O-Net modelinin literatürdeki diğer çalışmalara kıyasla daha yüksek performans gösterdiği belirlenmiştir. Model, %90 Dice skoru ile yüksek doğruluk oranına ulaşmıştır. Elde edilen sonuçlar, O-Net modelinin beyin tümörlerinin doğru tespiti ve segmentasyonu için güvenilir bir araç olduğunu göstermektedir. O-Net’in gelişmiş versiyonu, gelecekte klinik uygulamalarda beyin tümörlerinin tanı ve tedavisinde etkili bir araç olarak kullanılabilir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. AboElenein, N. M., Songhao, P., & Afifi, A. (2022). IRDNU-Net: Inception residual dense nested u-net for brain tumor segmentation. Multimedia Tools and Applications, 81(17), 24041-24057. https://doi.org/10.1007/s11042-022-12586-9
  2. Agarwala, S., Sharma, S., & Shankar, B. U. (2022, July). A-UNet: Attention 3D UNet architecture for multiclass segmentation of Brain Tumor. In 2022 IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP) (pp. 1-5). IEEE. https://doi.org/10.1109/TENSYMP54529.2022.9864546
  3. Aghabiglou, A., & Eksioglu, E. M. (2021). Projection-Based cascaded U-Net model for MR image reconstruction. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 207, 106151. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106151
  4. Aledhari, M., & Razzak, R. (2020, December). An adaptive segmentation technique to detect brain tumors using 2D Unet. In 2020 IEEE International Conference on bioinformatics and biomedicine (BIBM) (pp. 2328-2334). IEEE. https://doi.org/10.1109/BIBM49941.2020.9313547
  5. Alqazzaz, S., Sun, X., Yang, X., & Nokes, L. (2019). Automated brain tumor segmentation on multi-modal MR image using SegNet. Computational visual media, 5, 209-219. https://doi.org/10.1007/s41095-019-0139-y
  6. Anaya-Isaza, A., Mera-Jiménez, L., & Fernandez-Quilez, A. (2023). CrossTransUnet: a new computationally inexpensive tumor segmentation model for brain MRI. IEEE Access, 11, 27066-27085. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3257767
  7. Arabahmadi, M., Farahbakhsh, R., & Rezazadeh, J. (2022). Deep learning for smart Healthcare—A survey on brain tumor detection from medical imaging. Sensors, 22(5), 1960. https://doi.org/10.3390/s22051960
  8. Asif, S., Wenhui, Y., ur-Rehman, S., ul-ain, Q., Amjad, K., Yueyang, Y., ... & Awais, M. (2025). Advancements and prospects of machine learning in medical diagnostics: unveiling the future of diagnostic precision. Archives of Computational Methods in Engineering, 32, 853–883. https://doi.org/10.1007/s11831-024-10148-w

Details

Primary Language

English

Subjects

Image Processing

Journal Section

Research Article

Publication Date

September 3, 2025

Submission Date

April 12, 2025

Acceptance Date

May 21, 2025

Published in Issue

Year 1970 Volume: 28 Number: 3

APA
Uzun, S., Ekinci, E., & Ay, Ş. (2025). A NEW O-NET MODEL FOR AUTOMATED BRAIN TUMOR SEGMENTATION ON MAGNETIC RESONANCE IMAGES. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(3), 1362-1374. https://doi.org/10.17780/ksujes.1674766