• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • 2-DERGİLER
    • 03) Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
    • Cilt 10, Sayı 4 (2021)
    • View Item
    •   DSpace Home
    • 2-DERGİLER
    • 03) Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
    • Cilt 10, Sayı 4 (2021)
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Akciğer Histopatoloji Görüntülerinden Çıkarılan Derin Özellikleri Kullanan Makine Öğrenmesi Sınıflandırıcıları ile Akciğer Kanseri Tespiti

    Thumbnail
    View/Open
    Tam Metin/Full Text (815.5Kb)
    Date
    2021
    Author
    UÇAR, Emine
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Kanser dünyada ve ülkemizde gözlenme sıklığı giderek artan sağlık sorunlarının başında gelmekte ve her yıl milyonlarca insan kanser nedeniyle hayatını kaybetmektedir. Histopatolojik tanı, kanser türünün teşhisinde ve tedavi stratejisinin belirlenmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada akciğer histopatoloji görüntüleri kullanılarak derin öğrenme yöntemlerine dayalı bir otomatik model geliştirilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen modelde öncelikle DenseNet201, MobileNetV2, VGG16, NASNetLarge, Xception, InceptionV3, VGG19, EfficientNetB7 ve ResNet152 gibi önceden eğitilmiş derin öğrenme mimarileri kullanılarak özellik çıkarımı gerçekleştirilmiş ve daha sonra Adaboost, Çok katmanlı algılayıcı, Rastgele orman ve Destek vektör makinesi gibi makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılmıştır. Ardından sınıflandırıcılardan elde edilen değerlendirme sonuçlarına göre en iyi performansa sahip ilk üç derin öznitelik birleştirilerek makine öğrenmesi sınıflandırıcılarına girdi olarak kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar en iyi özniteliklerin birlikte kullanılmasının sınıflandırma başarısına olumlu yönde katkı sağladığını göstermiştir. Test veri setinden elde edilen sonuçlar, önerilen hibrit yaklaşımın %97.22 ortalama sınıflandırma başarısı ile akciğer histopatoloji görüntülerinden adenokarsinom, skuamöz hücreli karsinom ve normal dokuların otomatik sınıflandırmasında etkili olduğunu göstermiştir.
    URI
    http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14770
    Collections
    • Cilt 10, Sayı 4 (2021) [35]





    Creative Commons License
    DSpace@BEU by Bitlis Eren University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     




    | Yönerge | Rehber | İletişim |

    sherpa/romeo

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy TypeThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Type

    My Account

    LoginRegister

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV