Bu projede, beyin MR görüntülerini kullanarak tümör sınıflandırma görevini ele alıyoruz. Amacımız, önceden eğitilmiş bir VGG16 modelini kullanarak, bu görüntüler üzerinde derin öğrenme uygulayarak beyin tümörlerini sınıflandırmak. Ayrıca, veri setini daha çeşitli ve sağlam hale getirmek için veri augmentasyonu kullanılacaktır.
Veri Kaynağı: Kullandığımız veri seti, Brain Tumor Classification indirildi. Kaggle Projem : Bu linkten ulaşabilirsiniz.
Başlangıç olarak, kullanılacak veri setini inceledik. Veri setinin yapısı, boyutları ve içeriği hakkında bilgi edindik.
Eğer veri setinde eksik veya hatalı veriler varsa, bu aşamada temizledik. Temiz veri, daha güçlü bir model eğitimine olanak sağlar.
Veri setini daha da zenginleştirmek için veri augmentasyonu kullandık. Görüntüler üzerinde döndürme, yansıtma, kesme, vb. işlemleri uygulayarak veri çeşitliliğini artırdık.
Transfer learning kullanarak VGG16 modelini kurup eğittik. Ağırlıkları dondurma veya dondurmama seçeneklerini değerlendirdik ve modeli eğitirken kullanılacak parametreleri ayarladık.
Modelimizin performansını değerlendirdik. Sonuçlar, sınıflandırma doğruluğu, hassasiyet, özgüllük gibi metriklerle sunuldu.
- Python
- TensorFlow
- Keras
- cv2