Beyin tümörlerinin erken teşhisi, etkili bir tedavi için hayati öneme sahiptir. Manyetik rezonans (MR)
görüntüleme, beyin tümörlerini tespit etmede temel bir araç olarak öne çıkmaktadır. Glioma, meningioma,
pituitary gibi birçok tümör türü bulunmaktadır. Tümör türünü doğru bir şekilde belirlemek ve bu tespiti yapmak,
beyin tümörlerini sınıflandırmanın en zorlu yönlerinden biridir. Geleneksel yöntemlerle hastalık tespiti yerine,
yapay zekâ temelli bilgisayar uygulamalarının kullanılması, beyin tümörlerinin tespitinde uzmanlara önemli
katkılar sağlayabilir. Özellikle derin öğrenme yöntemleri, medikal görüntülerin işlenmesine dayalı hastalık
tespitinde etkili olmaktadır. Literatürde, beyin tümörlerini kategorize etmek için birçok derin öğrenme tabanlı
yaklaşım bulunmaktadır. Bu çalışmada, MR görüntüleri ile beyin tümörlerini tespit etmek için bir ESA (Evrişimli
Sinir Ağı) ve bir LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) derin öğrenme katmanının birleştirilmiş olduğu bir model
sunulmaktadır. LSTM'nin, ESA'nın özellik çıkarma yeteneklerini destekleyebileceği öne sürülmektedir. Yapılan
deneylerde, önerilen LSTM-ESA modelinin standart ESA modelinden daha iyi performans gösterdiği
belirlenmiştir. Bu modelin kullanılmasıyla, beyin tümörlerinin tespitinde %98,1 doğruluk skoru elde edilmiştir.
Bu sonuç, literatürdeki benzer çalışmalarla karşılaştırıldığında daha yüksek bir başarı elde ettiğini göstermektedir.
Early detection of brain tumours is vital for effective treatment. Magnetic resonance imaging (MRI) is a
fundamental tool for detecting brain tumours. There are many types of tumours such as glioma, meningioma,
pituitary. Accurately determining the tumour type and making this determination is one of the most challenging
aspects of classifying brain tumours. The use of artificial intelligence-based computer applications instead of
traditional methods of disease detection can make significant contributions to experts in the detection of brain
tumours. Especially deep learning methods are effective in disease detection based on the processing of medical
images. In the literature, there are many deep learning-based approaches for categorising brain tumours. In this
study, a model combining a CNN (Convolutional Neural Network) and a LSTM (Long Short Term Memory) deep
learning layer is presented to detect brain tumours with MRI images. It is suggested that LSTM can support the
feature extraction capabilities of CNN. In the experiments, it is found that the proposed LSTM-CNN model
outperforms the standard CNN model. Using this model, an accuracy score of 98.1% was obtained in the detection
of brain tumours. This result shows that it achieves a higher success compared to similar studies in the literature.
