Geri Dön

Detecting early breast cancer cells by machine learning

Meme kanseri hücrelerinin erken tespit edilmesi makine öğrenme

  1. Tez No: 796411
  2. Yazar: NOOR FAEZ TAWFEEQ AL-KARKHI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  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: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Meme kanserinin yüksek ölüm oranı nedeniyle erken teşhis hayati önem taşımaktadır. Erken teşhis olabilir Araştırmalara göre meme kanseri vakalarının %90'ını önlüyor. Modern meme kanseri taraması nadiren örgütsel, psikolojik, yapısal, toplumsal veya dini zorluklardan yoksundur. Meme kanseri DSÖ istatistiklerine (WHO) göre dünya çapında kadınlar arasında en yaygın kanserdir. Meme kanseri, dünya çapında kadınlar arasında önde gelen bir ölüm nedenidir. Meme kanseri yüzde 14 Hintli kadınlar arasında ölüm oranı. Hintli kadınların %5'i meme kanserine yakalanırken bu oran %12,5'tir. Avrupa ve ABD'de Malezya'da bir kadına meme kanseri teşhisi konduğunda, hastalık diğer ülkelere göre daha ileri düzeydedir. Meme kanseri hızlı ve doğru bir şekilde olabilir belirli bir semptomla tanımlanır. Bu araştırmada, Wisconsin Meme Kanseri (WBC) veri seti kullanılacaktır. Veri setinde 699 iyi huylu ve kanserli vaka var. Üç yön içerir proje uygulaması. Birinci kısım analiz veya ön işleme olacak, ikincisi ise daha fazla temsili veri seti seçeceğimiz diğer kaynakları kullanarak veri seçimi. İle daha az veri, işleme daha hızlıdır. Ve meme kanseri teşhisi için bir CNN. Performansı ölçmek için, f-ölçü, kesinlik, geri çağırma ve doğruluk kullanır.

Özet (Çeviri)

Due to breast cancer's high death rate, early identification is vital. Early identification can prevent 90% of breast cancer cases, according to studies. Modern breast cancer screening rarely lacks organizational, psychological, structural, societal, or religious difficulties. Breast cancer is the most common cancer among women worldwide, according to WHO statistics (WHO). Breast cancer is a leading cause of death among women globally. Breast cancer has a 14% fatality rate among Indian women. 5% of Indian women have breast cancer, compared to 12.5% in Europe and the U.S. By the time a woman in Malaysia is diagnosed with breast cancer, the disease is more advanced than in other countries. Breast cancer can be quickly and accurately identified with a specific symptom. In this investigation, the Wisconsin Breast Cancer (WBC) dataset will be used. The dataset has 699 benign and cancerous cases. Three aspects comprise project implementation. The first part will be analysis or pre-processing, and the second will be data selection using other resources, where we will select more representative data sets. With less data, processing is faster. And a CNN for breast cancer diagnosis. To quantify performance, employ f-measure, precision, recall, and accuracy.

Benzer Tezler

  1. Meme kanseri riskinin termal görüntüleme ve makine öğrenmesi ile saptanması

    Determination of breast cancer risk with thermal imaging and machine learning

    GÖZDE OKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZAİ TOKAT

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN KAPIDERE

  2. Novel multiple instance learningmodels for digital histopathology

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA UMIT ONER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNational University of Singapore (NUS)

    YRD. DOÇ. DR. LEE HWEE KUAN

    PROF. SUNG WİNG-KİN,

  3. Breast cancer detection with machine learning algorithms

    Makine öğrenme algoritmaları ile meme kanseri tespiti

    MOHAMMED ABDULLAH MOSLEH MOSLEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT TÜRK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP ÇINARER

  4. Obtain anterior/posterior position of the tumor through machine learning

    Makine öğrenme yoluyla tümörün anterior/posterior pozisyonunu elde edin

    GOLSHAN GHOLAMPOUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

  5. Derin öğrenme ile sınıflandırma: Meme kanseri teşhisi

    Classification with deep learning: Breast cancer diagnosis

    ZAINAB SUBHI MAHMOOD HAWRAMI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ