A Hybrid Method Based on Feature Fusion for Breast Cancer Classification using Histopathological Images

Authors : Emre DANDIL, Ali Osman SELVİ, Kerim Kürşat ÇEVİK, Mehmet Süleyman YILDIRIM, Süleyman UZUN

Pages : 129-137

Doi:10.31590/ejosat.1018309

View : 24 | Download : 12

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde kadınlar arasında en sık görülen kanser türü meme kanseridir ve akciğer kanserinden sonra oldukça yüksek bir ölüm oranına sahip olarak ikinci sırada yer alır. Geç tespit edilmesi durumunda ise meme kanserinin tedavisi oldukça zor bir duruma gelmektedir. Meme kanserinin tespiti için çeşitli yöntemler bulunmasına karşın, halen yardımcı tespit ve tedavi yöntemlerine olan ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, histopatolojik görüntüler kullanılarak bazal benzeri meme tümörlerinin gelişimini incelemek ve bazal benzeri meme kanserleri türlerini sınıflandırmak için melez bir sistem önerilmektedir. Yapılan çalışmada, ilk önce tümörlü ve tümörlü olmayan bölgeler arasında doğru sınıflandırmayı destekleyen kullanışlı özelliklerin çıkartılması sağlanmıştır. Daha sonra, elde edilen özelliklerin birleştirilmesi ile veriseti oluşturulmuştur. Çalışmanın son aşamasında ise, kelime çantası (bag of words) ve derin sinir ağları (deep neural networks) modelleri hibrit bir biçimde kullanarak görüntülerin sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Literatürde bu sınıflandırma için immünohistokimyasal belirteçler kullanılmaktadır, fakat bu belirteçlerin başarımları ise %60 seviyelerinde kalmaktadır. Bu çalışmada, histopatolojik görüntülerden elde edilen özellikler birleştirilerek, önerilen melez sınıflandırıcı ile sistemin sınıflandırma doğruluğu başarımının artırılması sağlanmıştır. Gerçekleştirilen çalışma sonucunda, eğitim kümesi ile %94.5 sınıflandırma doğruluğuna ulaşılırken, test kümesi ile %80.8 sınıflandırma doğruluğu başarılmıştır. Böylece, histopatolojik görüntüler üzerinde bazal benzeri göğüs kanserinin sınıflandırılmasında özellik birleştirmeye dayalı önerilen melez yöntem ile başarılı sonuçlara ulaşıldığı doğrulanmıştır.
Keywords : Göğüs kanseri, Sınıflandırma, Histopatolojik görüntüler, Derin sinir ağları, Kelime çantası, Özellik birleştirme