Breast cancer classification using deep neural network
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 652697
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SHAHRAM TAHERI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son birkaç on yılda, meme kanseri vakaları muazzam bir şekilde arttı. Hem gelişmiş hem de gelişmemiş ülkelerde kadınlarda en popüler ikinci ölüm nedenidir. Her 100 kadından 8'i yaşamları boyunca bu popüler ve tehlikeli hastalıkla karşı karşıya. Bu hastalığı iyileştirmenin tek yolu meme kanserini erken evrelerde tespit etmektir. Meme kanserinin tanımlanmasındaki gecikme ölüm oranının artmasına neden olur. Uygun bir veri sunumu, sınıflandırma sistemlerinin performansını belirler. Bu çalışmada, makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak halka açık Break-His veri setinden Meme Kanseri histopatolojik görüntüleri üzerinde bazı sınıflandırmalar yaptık. Göğüs kanseri görüntülerinin daha doğru sınıflandırılması için Resnet-101, Resnet-18 ve Densenet-201 gibi çalışmamızda Cnn olarak farklı sınıflandırıcılar ve LBP, HOG ve MPT gibi çok sayıda el yapımı özellik önerdik. Derin öğrenme, verileri verilerden çıkarır ve düzenler. Derin öğrenme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak doğruluklarını değerlendirerek bu farklı uygulamaların rekabetçi bir karşılaştırmasını organize ettik ve hazırladık. Ayrıca el yapımı özellik çıkarıcılar için rekabetçi sonuçlar düzenledik ve yakın zamanda yapılan çalışmalarla eşleşen CNN ve el yapımı özellik çıkarıcı doğruluklarını düzenledik. Bu farklı teknikleri kullanarak çok büyük sonuçlar elde ettik. Derin ağların ve CNN'in farklı görüntü sınıflandırmalarında el yapımı özellik çıkarıcıların yerini ne kadar aldığını ortaya çıkardık.
Özet (Çeviri)
Over the last few decades, cases of breast cancer have increased enormously. It is the second most popular cause of deaths in women in both developed and undeveloped countries. 8 out of 100 women face this popular and dangerous disease in their life period. The only way to cure this disease is to detect breast cancer at early stages. Delay in identifying breast cancer leads to an increase in the death rate. An appropriate data representation determines the performance of classification systems. In this work, we have done some classification on Breast Cancer histopathological images from publically available Break-His dataset using machine learning and deep learning techniques. We proposed different classifiers in our work, Resnet-101, Resnet-18, and Densenet-201, etc as Cnn and multiple handcrafted features like LBP, HOG, and MPT for more accurate classification of breast cancer images. Deep learning extract and organizes features from data. We have organized and prepared a competitive comparison of these different implementations by evaluating their accuracy using deep learning and machine learning techniques. We also organized competitive results for handcrafted feature extractors and matched CNN and handcrafted features extractor accuracies with recent work done. We have achieved some enormous results using these different techniques. We brought in light that how deep networks and CNN are taking the place of handcrafted feature extractors in different image classifications.
Benzer Tezler
- Meme kanseri histopatolojik görüntülerinin derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of breast cancer histopatological images using deep learning methods
KADİR CAN BURÇAK
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN UĞUZ
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak göğüs ultrason tekniklerinin sınıflandırılması
Classification of chest ultrasound images using artificial i̇ntelligence techniques
ESRA KUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyomühendislikMalatya Turgut Özal ÜniversitesiMühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. AZİZ AKSOY
DOÇ. DR. MUHAMMED YILDIRIM
- Histopatolojik meme kanseri görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of histopathological breast cancer images by deep learning methods
GİZEM IRMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SAYGILI
- Breast cancer detection with convolutional neural network using ultrasound images
Başlık çevirisi yok
JIHAD JAMAL OTHMAN OTHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN ÇETİN KAYA
- Breast cancer diagnosis in histopathological images using autoencoder-enhanced convolutional neural network
Histopatolojik görüntülerde meme kanseri teşhisi için otokodlayıcı ile geliştirilmiş evrişimsel sinir ağı kullanımı
İSMAİL İÇME
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ