Meme Kanseri Histopatalojik Görüntülerinin Konvolüsyonal Sinir Ağları ile Sınıflandırılması

Muhammed TALO

Makale detayları

Meme Kanseri Histopatalojik Görüntülerinin Konvolüsyonal Sinir Ağları ile Sınıflandırılması

Yazarlar:

Muhammed TALO

Yayıncı:

Fırat University

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Dergi:

Fırat University Journal of Engineering Science 2019 Vol.31 Issue 2, pp.391-398

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000432579

pISSN:

1308-9072

Özet:

 


Breast
cancer is the most common form of cancer that causes death among women
worldwide. The automated classification of breast cancer images with the help
of computer aided systems is significantly important for early intervention. In
this study, transfer learning method was used to classify breast cancer biopsy
images as benign and malignant. Binary classification of breast cancer images
from open source BreakHis data set was performed using the ResNet-50 convolutional
neural network (CNN) architecture. The classification accuracy of the proposed
model is higher than all existing studies on the BreakHis dataset. In addition,
the proposed model provides automatic classification of breast cancer images
without manual feature extraction or any pre-processing on images.

.

 

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.

Makale detayları

Meme Kanseri Histopatalojik Görüntülerinin Konvolüsyonal Sinir Ağları ile Sınıflandırılması

Yazarlar: Muhammed TALO

Yayıncı: Fırat University

Ana Başlıklar: Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Dergi: Fırat University Journal of Engineering Science 2019 Vol.31 Issue 2, pp.391-398

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 9/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000432579

pISSN: 1308-9072

Sayı

Yazarlar:

Muhammed TALO

Yayıncı:

Fırat University

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Dergi:

Fırat University Journal of Engineering Science 2019 Vol.31 Issue 2, pp.391-398

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000432579

pISSN:

1308-9072