ARTIRILMIŞ EVRİŞİMSEL SINIR AĞLARI ILE GÖĞÜS KANSERI TEŞHISI VE GÖRÜNTÜ DEĞERLENDIRMESI

Ozet Meme kanseri, dunyada insan olumune sebep olan baslica hastaliklardan biridir.Erken teshis, dogru tedavinin gelistirilmesini ve sag kalma olasiligini arttirir, ancak bu surec belirsizdir ve duzenli olarak patologlar arasinda bir celiski yaratir. PC destekli sonuc sistemlerinin, goruntukesinligini arttirmada belirli potansiyele sahip oldugu belirtilir.Bu calismada , kucak malign buyume histolojisi resim karakterizasyonu icin artan derin evrisim sinir sistemlerine bagli olan hesaplama metodolojisini gelistiriyoruz. Hematoksilen ve eosin recolored gogus histolojisinde mikroskopi resim veri seti Kaggle tarafindan Meme Kanseri Histolojisi Goruntulerine verilmistir. Metodolojimiz birkac derin sinir sistemi yapisi kullanir ve meyilli agac siniflandiricisina yardimci olur. 5 sinifli gruplama atamasi icin% 88,4 oraninda dogruluk bildiririz. Karsinomlari tanimayi ustlenen 4 sinifli gruplama icin yuksek afiniteli calisma noktasinda% 92,3 dogruluk,% 96,2 ve afektabilite% 94,5 oraninda rapor ediyoruz. Herhangi biri soz konusu oldugunda, bu metodoloji bilgisayarli histopatolojik imge gruplamasinda diger temel teknikleri de uygular.