Açıklama
Bu proje, beyin tümörlerini sınıflandırmaya yönelik derin öğrenme tabanlı CNN mimarilerinin karşılaştırmalı bir analizini kapsamaktadır. Amaç, farklı modellerin aynı veri kümesinde elde ettikleri performansları kıyaslamak ve tıbbi görüntüleme alanında en uygun mimariyi belirlemektir.
Çalışmada VGG16, VGG19, MobileNet, MobileNetV2, ResNet50, ResNet101, DenseNet121, DenseNet169 ve InceptionV3 gibi güncel CNN mimarileri uygulanmıştır.Her bir model aynı veri seti üzerinde eğitilmiş; doğruluk, doğrulama kaybı ve F1 skoru gibi metriklerle değerlendirilmiştir.Sonuçlar grafikler ve karşılaştırma tabloları ile görselleştirilmiş, en etkili ve dengeli performans gösteren mimariler belirlenmiştir.
Genel hatlarıyla proje, derin öğrenme tabanlı tıbbi görüntü sınıflandırma alanında güçlü bir karşılaştırma çalışması sunmakta;
hem akademik araştırmalara hem de klinik uygulamalara rehberlik edecek bulgular ortaya koymaktadır.İlerleyen aşamalarda daha geniş veri setleri, transfer öğrenme ve ensemble yöntemleri ile performansın artırılması hedeflenmektedir.