Breast sentinel lymph node cancer detection from mammography images based on quantum wavelet transform and atrous pyramid convolutional neural network
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 828939
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Bu araştırma, belirli bir kitle kimliğini tespit etmek amacıyla yapılmıştır. tuz belirlenerek gürültü azaltıldıktan sonra gerçekleşen prosedür ve biber, Gaussian, Poisson ve mamografik görüntülerde bulunan darbe sesleri. Çalışmanın amacı bu tür gürültüleri tespit etmektir. Bunun bir sonucu olarak, mamografide doğru kitle segmentasyonu için görüntü morfolojisi operatörleri sağlar Atrous Pyramid Convolutional Neural Network kullanan sınıflandırmaya dayalı resimler (APCNN), Quantum'un gürültü azaltma stratejisine ek olarak bir derin öğrenme modeli olarak Dalgacık Dönüşümü Filtreleme. Bu, yukarıda belirtilenlerin bir sonucu olarak gerçekleştirilir. kombinasyon. Bu amaca, bu iki yöntemin birlikte kullanılmasıyla ulaşılabilir. bir başka. QWT-APCNN hibrit, örneğin maksimum Sinyal-Gürültü Oranı (PSNR) ve Ortalama Karesel Hata (MSE) gibi metrikleri kullanarak gürültüyü ve algılama hassasiyetini azaltır teknik, kitle alanlarının belirlenmesi amacıyla konvansiyonel yöntemlerle karşılaştırılır. Bu karşılaştırma kitlesel alanları bulmak amacıyla yapılır. Bu ölçümler Hibrit yaklaşımın ne kadar iyi uygulandığını değerlendirmek için kullanılır. Teknik önerilen, daha yüksek gürültü azaltma ve segmentasyon özelliklerine sahiptir. alandaki en güncel atılımlarla karşılaştırıldığında. Bu çalışmanın amacına yönelik olarak, meme kanserini ampirik olarak tespit edebilmesi, spesifik yerini tam olarak belirleyebilmesi bekleniyor. Kitleleri iyi huylu, kötü huylu veya şüpheli olarak sınıflandırın. Bu amaçlanan mümkün olan en geniş ölçüde gerçekleştirilmiştir. Bu tezde, bir roman uyguladık. CNN üzerine inşa edilmiş bir APCNN kullanarak derin öğrenme yöntemi. Bu yaklaşım mümkün aynı anda özellikleri ayıklayın ve verileri sınıflandırın. APCNN adlı yeni bir teknik, özellikleri eş zamanlı olarak çıkarabilen ve verileri sınıflandırabilen geliştirilmiştir. Göre Bulgular, önerilen yaklaşımın çeşitlilik açısından alternatiflerden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. metriklerin (doğruluk, duyarlılık ve özgüllük gibi) %86,77, %90 oranında ve sırasıyla %90. Önerilen yaklaşımın bu yüzdelere sahip olması, ki bu gerçekten böyledir.
Özet (Çeviri)
This research was conducted with the intention of locating the specific mass identification procedure that takes place after the noise has been reduced by identifying the salt and pepper, Gaussian, Poisson, and impact noises that are present in mammographic images. The purpose of the study was to identify these types of noise. As a consequence of this, it provides image morphology operators for accurate mass segmentation in mammographic pictures based on classification utilising Atrous Pyramid Convolutional Neural Network (APCNN) as a deep learning model, in addition to the noise-reduction strategy of Quantum Wavelet Transform Filtering. This is accomplished as a result of the aforementioned combination. This goal may be reached by using both of these methods in conjunction with one another. Using metrics for instance, maximal Signal-to-Noise Rate (PSNR) and MeanSquared Error ( MSE ) in lowering noise and detection precision, the QWT-APCNN hybrid technique is compared to conventional methods for the purpose of identifying mass areas. This comparison takes place with the intention of finding mass areas. These measurements are used in order to assess how well the hybrid approach was implemented. The technique that has been suggested has higher noise reduction and segmentation capabilities when compared to the most current breakthroughs in the area. For the goal of this study, it is expected to be able to empirically detect breast cancer, pinpoint the specific location of the masses, and categorise them as benign, malignant, or suspicious. This is intended to be accomplished to the greatest extent that is feasible. In this thesis, we implemented a novel way of deep learning using an APCNN that was built on a CNN. This approach is able to simultaneously extract features and classify data. A novel technique called APCNN has been developed that can simultaneously extract features and classify data. According to the findings, the approach that was suggested outperforms the alternatives in terms of a variety of metrics (such as accuracy, sensitivity, and specificity) at a rate that is 86.77%, 90%, and 90%, respectively. The fact that the proposed approach has these percentages demonstrates that this is indeed the case.
Benzer Tezler
- İnvaziv meme kanserlerinde tümörün sonoelastografik sertlik derecesinin ölçümü ile aksiller lenf nodu metastazı öngörülebilir mi?
Can the measurement of the sonoelastographic stiffness degree of the tumor in invasive breast cancers predict axillary lymph node metastasis?
RUHİ ERDEM ERGÜDEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Radyoloji ve Nükleer TıpAnkara ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU DÜŞÜNCELİ ATMAN
- Erken evre meme kanserli hastalarda PET/BT nin rolünün değerlendirilmesi
Evaluation of the role of PET/CT in patients with early stage breast cancer
NESRİN AYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Radyoloji ve Nükleer TıpUludağ ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A.TAYYAR AKPINAR
- Patolojik meme başı akıntılarında duktoskopinin yeri
Feasibility of mammary ductoscopy in management of pathologic nipple discharge
VUSAL ALIYEV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Genel Cerrahiİstanbul ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESLİHAN CABIOĞLU
- Klinik nod negatif meme kanseri hastalarında preoperatif aksiller ultrasonografi ve şüpheli lenf nodundan ultrasonografi eşliğinde biyopsinin önemi
The importance of preoperative axillary ultrasonography and lymph node biopsy under ultrasonographic guidance in breast cancer patients with clinically negative axilla
İSMAİL ÖZLER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Genel CerrahiSağlık Bilimleri ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CİHANGİR ÖZASLAN
- Evre (I) ve (II) meme kanserli olgularda intraoperatif gamma prob ile sentinel lenf nodunun saptanması
Sentinel lymph node detection by intraoperative gamma probe in stage I-II breast cancer patients
PELİN ARICAN