Geri Dön

Multi class breast cancer classification from multi magnification scales using histopathological images

Çok sınıf meme kanseri sınıflandırması istatistik görüntüleri kullanan çoklu büyütme ölçeği

PDF İndir

  1. Tez No: 732383
  2. Yazar: MUHAMMAD ZUNAIR ZULFIQAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SHAHRAM TAHERI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Son birkaç on yılda, meme kanseri vakaları büyük ölçüde artmıştır. Kanserin erken teşhisi, ölümü önlemek için ana yaklaşımlardan biridir. Bu hastalığı tedavi etmenin tek yolu meme kanserini erken evrelerde tespit etmektir. Meme kanseri teşhisinde gecikme ölüm oranında artışa neden olur. Teknolojinin ortaya çıkışı, insanların hasta prognozunu otomatikleştirmesini ve semptomlardan hastalık çıkarımını ve rapor analizini kolaylaştırdı. Her ne kadar modern çağ teknolojisi kanserleri erken teşhis etmeyi kolaylaştırıyor. Bu araştırmada meme kanserini erken teşhis etmek için bir makine öğrenme algoritması uygulanmaktadır. Bu araştırma, çok sınıflı meme kanseri sınıflandırması için evrişimli sinir ağı (CNN) ve derin aşırı öğrenme makinesi (DELM) algoritmalarına dayalı bir karar düzeyi füzyonu önerdi. CNN, benzersiz bir tür derin öğrenmedir. Bu çalışma, meme kanseri görüntülerini BreakHis veri setinden dört iyi huylu ve dört kötü huylu alt tipe bölünmüş olarak kategorize etmek ve ayırt etmek için bir CNN kullandı. Derin aşırı makine öğrenimi, özellik çıkarma ve sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmek için genellikle birkaç katman dizisini kullanır. Daha iyi doğruluk elde ederek erken evrelerde meme kanseri hastalık sınıflandırmasını uyguladı ve başardı.

Özet (Çeviri)

Over the last few decades, cases of breast cancer have increased enormously. Early detection of cancer is one of the main approaches to prevent death. 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. The advent of technology has made it easier for humans to automate patient prognosis and deduction of disease from symptoms and report analysis. Although modern era technology makes it easy to detect cancers early. A machine learning algorithm is applied to diagnose breast cancer early in this research. This research proposed a decision level fusion based on convolutional neural network (CNN) and deep extreme learning machine (DELM) algorithms for multi-class breast cancer classification. CNN is a sort of deep learning that is unique. This study used a CNN to categorize and distinguish breast cancer images from the BreakHis dataset, divided into four benign and four malignant subtypes. Deep extreme machine learning generally uses sequences of several layers to accomplish the feature extraction and classification tasks. It implemented and succeeded in breast cancer disease classification in early stages by achieving better accuracy

Benzer Tezler

  1. Tez No

    737771

    Superpixel assisted deep neural network for breast tumor segmentation in ultrasound images

    Süperpiksel destekli derin sinir ağı ile meme ultrason görüntülerinde tümör segmentasyonu

    NEFİSE UYSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

    ÖĞR. GÖR. MURAT GEZER

  2. Tez No

    398747

    Sınıflandırma problemlerinde kural çıkarımı için yeni bir yöntem geliştirilmesi ve uygulamaları

    Development and applications of a new method for rule extraction in classification problems

    MURAT KÖKLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ

  3. Tez No

    529682

    Investigating the effect of different feature selection strategies for classification of gene expression signatures of tumor cells

    Tümör hücrelerin gen ifade imzalarinin siniflandirilmasina ilişkin farkli özellik seçim stratejilerinin etkisinin incelenmesi

    ABUBAKHARI SSERWADDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Biyoistatistikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

  4. Tez No

    540737

    Deep feature representations and multi-instance multi-label learning of whole slide breast histopathology images

    Tüm slayt meme histopatoloji görüntülerinin derin öznitelik gösterimleri ve çoklu-örnek çoklu-etiket öğrenimi

    CANER MERCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİM AKSOY

  5. Tez No

    896409

    Derin topluluk öğrenmesi modeli ile histopatolojik görüntüler üzerinde çok sınıflı kanser teşhisi

    Multi-class cancer diagnosis on histopathological images with deep ensemble learning model

    GİZEM YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER YAKUT

Geri Dön