Meme Kanserinin Tespiti için Yapay Zekâ Tabanlı Hibrit Bir Model Önerisi

Authors : Feyzi Ferat ATEŞ, Abidin ÇALIŞKAN, Mesut TOĞAÇAR

Pages : 189-199

View : 79 | Download : 28

Publication Date : 2022-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Meme kanseri genellikle memenin lobül, kanal ve bağ dokusu bölgelerinde meydana gelen ve bu bölgelerdeki hücrelerin anormal bir şekilde hareketinden meydana gelen kanser türüdür. Genel olarak bayanlar arasında en sık görülen kanser türleri arasında yer almaktadır. Hastalık erkenden fark edilmeği zaman kan ve lenf damarları yoluyla diğer organlara kanserli hücreler etki edebilir (metastaz durumu). Dolayısıyla meme kanserinin erken tanı ve tedavisi önemlidir. Bu çalışmada meme kanserinin iyi huylu ve kötü huylu türleri arasında sınıflandırma yapabilen yapay zekâ tabanlı erken tanı sistemi önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda artık bloklu evrişimsel sinir ağı modelleri kullanıldı. ResNet modellerinin son katmanına yeni bir tam bağlantılı katman eklenerek tür tabanlı öznitelikler çıkartıldı. Bir sonraki aşamada tam bağlantılı katmanlardan elde edilmiş öznitelikler birleştirilerek yeni bir özellik seti oluşturuldu. Sınıflandırma sürecinde softmax ve makine öğrenme yöntemleri (destek vektör makineleri, en yakın komşu yöntemi, vb.) kullanıldı. Önerilen yaklaşım ile sınıflandırma sürecinde kullanılan tüm yöntemlerden %100 genel doğruluk başarısı elde edildi. Bu çalışmada tür tabanlı tam bağlantılı katmanların elde edilmesi ve birleştirilmesi deneysel analizlerin performansını olumlu etkilediği gözlenmiştir.
Keywords : Yapay zekâ, özellik seçimi, makine öğrenmesi, meme kanseri, sınıflandırma

ORIGINAL ARTICLE URL