Patoloji Görüntülerinin Derin Ö?renme Yöntemleri ?le S?n?fland?r?lmas?
نویسندگان
چکیده
Meme kanseri, kad?nlar aras?nda en çok görülen kanser türüdür. Kanserin erken tespit edilmesi, tedavinin zaman?nda yap?lmas?n? sa?lamaktad?r. Medikal görüntüler, canl?lar?n vücutlar?nda var olan hastal?klar?n tespitinde veya meydana gelebilecek tan?s?nda hayati öneme sahiptir. Özellikle tespiti yapmak amac?yla kullan?lan patoloji görüntüleri, hastadan al?nan bir parçan?n çe?itli kimyasal maddelere bat?r?l?p özel makinelerle taranarak bilgisayar ortam?na aktar?lan medikal görüntü çe?ididir. görüntülerin analiz edilmesi için birçok makine ö?renmesi ve yapay zeka yöntemi kullan?lmaktad?r. Bu yöntemlerle görüntülerden anlaml? bilgiler ç?kar?larak anormalliklerin tahmin i?lemleri yap?lmaktad?r. Yapay yöntemlerinden biri derin ö?renme, görüntülerinin edilmesinde önemli ba?ar?lar göstermektedir. Derin ö?renme mimarileri, ö?renimi çal??malar?ndaki özellik ç?kar?m i?lemini mimari içerisinde yer alan evri?im katmanlar? ile yapmaktad?r. Görüntü s?n?fland?rma, nesne tan?ma, segmentasyon gibi i?lemler algoritmalar?, analizi tercih edilen yöntemlerden haline gelmi?tir. çal??mada, mimarilerinden evri?imsel sinir a?? (Convolutional Neural Networks, CNN) kullan?larak, meme kanserine ili?kin patolojik s?n?fland?rmas? i?lemi gerçekle?tirilmi?tir. Farkl? say?da filtre katman kullan?larak tasarlanan modellerin e?itimi test 60000 adet görüntüsünden olu?an veri seti kullan?lm??t?r. Model e?itimleri donan?m olarak Google Colab üzerinde NVIDIA Tesla K80 GPU i?lemcili kullan?lm?? olup yaz?l?m arac? aç?k kaynak kodlu Keras kütüphanesi Python programlama dili 3 katman?, ReLU havuzlama katman? tam ba?lant?l? katmanda 200 hücresi e?itilen model kanserli olmayan s?n?fland?r?lmas?nda do?ruluk de?eri 0.8775, F1 skoru 0.8238, hassasiyet 0.8381, hat?rlama 0.8762, MSE 0.1195, MAE 0.2497 elde edilmi?tir. Elde yüksek do?ruluk, skoru, de?erleri dü?ük hata de?erleri, bu tez kapsam?nda önerilen CNN modelinin kullan?labilece?ini; özellikle t?p fakültelerinin hastanelerin bölümlerinde kullan?labilir sistemler tasarlanabilece?ini
منابع مشابه
Derin Ogrenme Algoritmalarinda Model Testleri: Derin Testler
Deep learning, which is a new area of machine learning, has brought the success of recently developed artificial intelligence applications to very high levels. Most of the algorithms that are proposed in ImageNet contest as well as studies published at computer vision conferences, such as CVPR and ICLR, are based on deep learning. Developing deep learning algorithms depends on high amounts of l...
متن کاملLe livre est tout le problème
The search into new ways of writing is confronted with certain obstacles, the foremost of which is that of the book and its conventions inherited from 536 years of existence. Yet, literature is by in large independent of the particular medium that is the book, as reminds us the age-old oral tradition or the contemporary research of the Oulipo. The incursion of the computer into literature has t...
متن کاملRafta Hazır Ticari Yazılımların Hava Aracı Tip Sertifikası Alım Sürecinde Alternatif Uyum Gösterim Yöntemleri
Özet. Rafta Haz r Ticari yaz l mlar, belirli fonksiyonlar yerine getirmek üzere daha önceden geli tirilmi ve bir katalog listesinden sat lan ticari uygulamalard r. Rafta Haz r Ticari yaz l mlar (RAHAT) yüklenicilere sa lad klar takvim ve maliyet avantajlar nedeni ile ba ta havac l k sektörü olmak üzere, nükleer enerji ve sa l k sektöründe giderek yayg n bir ekilde kullan lmaktad r. Yükleniciler...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Europan journal of science and technology
سال: 2022
ISSN: ['2148-2683']
DOI: https://doi.org/10.31590/ejosat.1011091