YOLOV9 İLE KAN HÜCRELERİNİN OTOMATİK TANIMLANMASI: OPTİMİZASYON VE ÖĞRENME ORANI ETKİLERİ

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorYÜCEL, ZEHRA
dc.contributor.authorÇetintaş, Dilber
dc.date.accessioned2025-10-24T18:04:09Z
dc.date.available2025-10-24T18:04:09Z
dc.date.issued2024
dc.departmentMalatya Turgut Özal Üniversitesi
dc.description.abstractKanda yer alan kan hücrelerinin mikroskobik incelenmesi zaman alıcı, pahalı ve hataya açık bir iştir. Bu çalışmanın amacı, kan hücresi görüntülerini kullanarak kan hücresi tiplerinin sınıflandırılması için YOLO mimarisini kullanan otomatik bir sistem geliştirmektir. Çalışmada kullanılan BCDD veri seti, 364 kan hücresi görüntüsü ve 4888 etiketli görüntüden oluşmaktadır. Açık kaynaklı BCCD veri seti, kırmızı kan hücrelerini (RBC'ler), beyaz kan hücrelerini (WBC'ler) ve trombositleri içerir. Geliştirilen senaryoda YOLOv9 mimarisi, farklı optimizasyon algoritmaları, öğrenme oranları kullanılarak hiperparametrelerin tanımlama sürecindeki etkisi gözlemlendi. Tanımlama sonuçlarını karşılaştırırken en iyi sonuca, 0,001 öğrenme oranıyla ADAMW optimizasyon algoritması kullanılarak ulaşıldı. Genel olarak kan hücresi tiplerinin sınıflandırılmasında WBC tanımlamasında 1,0'a yakın sonuç elde edildi. Daha sonra RBC tanımlaması yaklaşık olarak 0,93 doğrulukla elde edilirken trombositler 0,96 doğrulukla tanımlandı. Bu sonuçlar, önerilen sistemin kan hücresi tanımlamasının manuel sürecini otomatikleştirmeye yönelik etkili bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
dc.identifier.doi10.54365/adyumbd.1388891
dc.identifier.endpage135
dc.identifier.issn2149-0309
dc.identifier.issue22
dc.identifier.startpage125
dc.identifier.trdizinid1237090
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.54365/adyumbd.1388891
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1237090
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/2683
dc.identifier.volume11
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofAdıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzTR-Dizin_20251023
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.subjectOptimizasyon
dc.subjectKan Hücresi Tespiti
dc.subjectYolov9
dc.subjectÖğrenme Oranı.
dc.titleYOLOV9 İLE KAN HÜCRELERİNİN OTOMATİK TANIMLANMASI: OPTİMİZASYON VE ÖĞRENME ORANI ETKİLERİ
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu