Yazar "Seven, Mehmet Fatih" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • [ X ]
    Öğe
    Derin öğrenme kullanılarak histopatolojik görüntülerden invaziv duktal karsinom derecelerinin sınıflandırılması
    (Siirt Üniversitesi, 2023) Seven, Mehmet Fatih; Tiryaki, Volkan Müjdat
    Meme kanseri, dünya genelinde en sık görülen kanser türlerinden biridir ve her yıl birçok kadın bu hastalığa yakalanmaktadır. Doğru tedavi ve teşhis yöntemleri sayesinde meme kanserinin ölümcüllük oranları düşürülebilmektedir. Meme kanserinin teşhisinde kullanılan yöntemlerin ve tanısal araçların geliştirilmesi ve bilgisayar destekli yöntemler ile otomatik hale getirilmesi oldukça önemlidir. Meme kanserinin kesin teşhisinde histopatolojik görüntüler kullanılmaktadır. Histopatolojik görüntüler, biyopsi ile alınmış meme dokusunun mikroskop altında incelenmesi ile elde edilir ve meme kanserinin teşhisi ve derecelendirilmesinde kullanılır. Bu tezde, derin öğrenme yöntemlerinin kullanıldığı bir sınıflandırma modeli oluşturularak histopatolojik görüntülerden invaziv duktal karsinom derecelerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. İnvaziv duktal karsinom, meme kanseri vakalarının büyük bir kısmını oluşturduğu için doğru derecelendirme tedavi planlamasında büyük önem taşımaktadır. Bu tezde, ResNet50, DenseNet121 ve Xception derin öğrenme mimarileri kullanılarak sınıflandırma modelleri oluşturulmuştur. Bu modellerin eğitimi ve değerlendirilmesi için histopatolojik görüntüler kullanılmış ve görüntüler üç derece olarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için dengeli doğruluk ve alıcı işlem karakteristiği eğrisi altında alan metrikleri kullanılmıştır. Doğrulama verisi 4× büyütme oranında %58,97, test verisi 40× büyütme oranında %47,81 dengeli doğruluk oranları elde edilmiştir. Bu tez, evrişimli sinir ağı tabanlı öğrenme aktarımı yöntemlerinin histopatolojik görüntülerden invaziv duktal karsinom derecelerinin sınıflandırılmasında rapor edilen performans değerlerinde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır.