Araştırma Makalesi

AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİYLE MR GÖRÜNTÜLERİNDEN BEYİN TÜMÖRÜ TESPİTİ

Cilt: 28 Sayı: 2 3 Haziran 2025
PDF İndir
EN TR

BRAIN TUMOR DETECTION FROM MRI IMAGES WITH EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS

Abstract

In this study, the aim is to detect brain tumors from MR images using explainable artificial intelligence methods. GradCAM, LIME, and Shapley visualization methods were utilized as part of CNN models in the study. The classification in the model developed during the study was examined under four groups: No Tumor, Glioma, Meningioma, and Pituitary. As a result of the study, GradCAM proved effective in identifying the general focus areas of the model, LIME provided a detailed explanation of the model's decisions, and Shapley revealed the overall performance and shortcomings of the model. The combined use of these techniques enables the provision of more data or the implementation of necessary improvements to ensure the model works more reliably and effectively.

Keywords

Kaynakça

  1. Aamir, M., Rahman, Z., Dayo, Z. A., Abro, W. A., Uddin, M. I., Khan, I., & Hu, Z. (2022). A deep learning approach for brain tumor classification using MRI images. Computers and Electrical Engineering, 101, 108-145. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108105
  2. Abdusalomov, A. B., Mukhiddinov, M., & Whangbo, T. K. (2023). Brain tumor detection based on deep learning approaches and magnetic resonance imaging. Cancers, 15(16), 1-29. https://doi.org/10.3390/cancers15164172
  3. Amin, K. H., Saleh, Z. S., & Deo, C. (2024). An explainable aı framework for artificial ıntelligence of medical things, https://arxiv.org/pdf/2403.04130 03.01.2025’de erişildi.
  4. Angelov, P. P., Soares, E. A., Jiang, R., Arnold, N. I., & Atkinson, P. M. (2021). Explainable artificial intelligence: an analytical review. Wiley, 11(5), 1-13. https://doi.org/10.1002/widm.1424
  5. Aslan, E. (2024). LSTM-ESA Hibrit modeli ile MR görüntülerinden beyin tümörünün sınıflandırılması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 11(22), 63-81.
  6. Baran, F. D. (2024). Belirli nöropsikolojik rahatsızlıkların yapay zeka temelli sınıflandırılması. Yüksek Lisans Tezi. Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Denizli 134s.
  7. Bilekyiğit, S. (2022). Kalp yetmezliği riskinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilmesi. Yüksek Lisans Tezi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Mühendislik Bilimleri Anabilim Dalı, Karaman 152s.
  8. Caelen, O. (2022). What is the Shapley value?.. https://medium.com/the-modern-scientist/what-is-the-shapley-value-8ca624274d5a 03.01.2025’de erişildi.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Yapay Zeka (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

3 Haziran 2025

Gönderilme Tarihi

7 Ocak 2025

Kabul Tarihi

18 Nisan 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 28 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
İli, M. D., & Özyurt, F. (2025). AÇIKLANABİLİR YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİYLE MR GÖRÜNTÜLERİNDEN BEYİN TÜMÖRÜ TESPİTİ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(2), 1092-1109. https://doi.org/10.17780/ksujes.1614945