Yazarlar

• Talo, Muhammed(1)

• MakaleYalnız künye2019/r/munzur/5102
  Meme Kanseri Histopatolojik Görüntülerinin Evrişimsel Sinir Ağları ile Sınıflandırılması

  Talo, Muhammed

  Meme kanseri, dünya çapında kadınlar arasında en fazla ölümün görüldüğü kanser türüdür. Meme kanseri imgelerininbilgisayar 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 Ağıtabanlı ResNet-50 mimarisi kullanılarak, açık kaynak BreakHis veri setindeki, meme kanseri imgelerinin ikili sınıflandırılmasıgerçekleştirilmiştir. ResNet-50 mimarisinin eğitiminde transfer öğrenme yöntemi uygulanmıştır. Önerilen modelinsınıflandırma 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.

  AtıfTR Dizin2

  İncele