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
- 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
- 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
- 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.
- 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
- Aslan, E. (2024). LSTM-ESA Hibrit modeli ile MR görüntülerinden beyin tümörünün sınıflandırılması. Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 11(22), 63-81.
- 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.
- 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.
- 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
Yazarlar
Fatih Özyurt
0000-0002-8154-6691
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
3 Haziran 2025
Gönderilme Tarihi
7 Ocak 2025
Kabul Tarihi
18 Nisan 2025
Yayımlandığı Sayı
Yıl 1970 Cilt: 28 Sayı: 2