Meme Kanseri Histopatalojik Görüntülerinin Konvolüsyonal Sinir Ağları ile Sınıflandırılması

Authors : Muhammed TALO

Pages : 391-398

Doi:10.35234/fumbd.517939

View : 45 | Download : 10

Publication Date : 2019-09-27

Article Type : Research Paper

Abstract :Meme kanseri, dünya çapında kadınlar arasında en fazla ölümün görüldüğü kanser türüdür. Meme kanseri imgelerinin bilgisayar destekli sistemler yardımıyla hızlı ve doğru bir şekilde sınıflandırılması hayati önem arz etmektedir. Bu çalışmada, meme kanseri imgelerini iyi ve kötü huylu olarak sınıflandırmak için ResNet-50 mimarisi önerilmiştir. Evrişimsel Sinir Ağı tabanlı ResNet-50 mimarisi kullanılarak, açık kaynak BreakHis veri setindeki, meme kanseri imgelerinin ikili sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. ResNet-50 mimarisinin eğitiminde transfer öğrenme yöntemi uygulanmıştır. Önerilen modelin sınıflandırma başarısının, literatürdeki mevcut çalışmalara kıyasla daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca önerilen model, meme kanseri imgeleri üzerinde herhangi bir ön işleme yapmadan verileri otomatik olarak sınıflandırmaktadır.
Keywords : Meme kanseri, Tıbbi görüntü analizi, Derin öğrenme, KSA

ORIGINAL ARTICLE URL