Mamografi Görüntülerindeki Anormalliklerin Yerel Ikili Örüntü Ve Varyantları Kullanılarak Sınıflandırılması
Abstract
Meme kanseri teşhisinde kullanılan mamografilerdeki anormalliklerin sınıflandırılması için makine öğrenmearaştırmaları büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada Curated Breast Imaging Subset of Digital Database forScreening Mammography (CBIS-DDSM) görüntü t Machine learning research for the classification of breast cancer abnormalities is very crucial. In this study, mass
and calcification abnormalities of mammograms in the Curated Breast Imaging Subset of Digital Database for
Screening Mammography (CBIS-D
URI
https://app.trdizin.gov.tr/makale/TXpjNE5UQXpNdz09/mamografi-goruntulerindeki-anormalliklerin-yerel-ikili-oruntu-ve-varyantlari-kullanilarak-siniflandirilmasihttp://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/20.500.12643/3249
Collections
DSpace@BEU by Bitlis Eren University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..
