Ultrason RF Sinyallerinden Göğüs Kanserinin Derin Öğrenme Tabanlı Yaklaşımlarla Tespit Edilmesi

Authors : Fatih DEMİR

Pages : 761-768

Doi:10.35234/fumbd.1142207

View : 34 | Download : 9

Publication Date : 2022-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Göğüs kanseri kadınların en çok yakalandığı kanser türüdür. Bu hastalıkta erken teşhis çok önemlidir. Erken teşhis için kullanılan en önemli tıbbi teknolojiler arasında Manyetik Rezonans (MR) ve Ultrason (US) yer almaktadır. US ile teşhis MR ile teşhise göre daha az maliyetlidir fakat daha fazla deneyim gerektirir. Gelişen teknoloji ile yapay zekâyı kullanan otomatik karar destek sistemleri son derece popüler hale gelmiştir. Bu noktada bu çalışmada US RF sinyallerini kullanarak derin öğrenme tabanlı bir yaklaşımla göğüs kanseri otomatik teşhis edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada kullanılan örnek sayısı fazla olmadığı için önceden eğitilmiş bir ESA modeli olan MobileNetV2 öznitelik çıkarmak için kullanılmıştır. Sınıflandırma aşamasında ise bir topluluk sınıflandırıcısı olan ensemble RUSBoosted Tree (ERBT) algoritması tercih edilmiştir.
Keywords : US RF sinyaller, Göğüs Kanseri, Derin Öğrenme, Sınıflandırma

ORIGINAL ARTICLE URL