Göğüs kanseri dünyada kadınlar arasında en sık
karşılaşılan kanserlerden birisidir. Hastalık erken teşhis edilmediğinde ölüme
yol açabilmektedir. Göğüs kanseri tümörünün doğru bir şekilde sınıflandırılması
tıbbi alanda zorlu bir problemdir. Bu
çalışmada, iğne aspirasyon tekniği kullanılarak biyopsi parçasından çıkartılmış
metrik verileri içeren Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) veri seti
kullanılarak kanser veya kanser değil ikili sınıflandırılması
gerçekleştirilmektedir. Sınıflandırma işlemi için sinir ağları mimarisi ve
keras derin öğrenme kütüphanesi araçlarından yararlanılır. Uygulama sonuçları
sınıflandırma başarımının % 98 civarında olduğunu göstermektedir. Çalışmada
hassasiyet, kesinlik, f1-skoru ve karmaşıklık matrisi gibi performans
ölçümlerine ait sonuçlar da verilerek yöntemin başarısı desteklenmiştir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | June 15, 2020 |
Submission Date | January 17, 2019 |
Published in Issue | Year 2020 Volume: 11 Issue: 2 |