Patolojik Meme Kanseri Görüntülerinin YOLOv5 Algoritması ile Sınıflandırılması


Abstract views: 44 / PDF downloads: 215

Authors

  • Şeyma ÇEÇEN Bilgisayar Mühendisliği / Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Gaziantep İslam Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Türkiye
  • Ahmet Bedri ÖZER Bilgisayar Mühendisliği / Mühendislik Fakültesi, Fırat Üniversitesi, Türkiye

DOI:

https://doi.org/10.59287/icpis.798

Keywords:

YOLOv5, Patoloji, Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Meme Kanseri

Abstract

Tıp alanı geleneksel yaklaşım olarak hastalığa tanı konulması ve tanıya yönelik tedavi yöntemlerinin uygulanması esasına dayalıdır. İnsan doku ,hücre ve organlarındaki hastalıkların gelişimi ve sebeplerini Patoloji bilim dalı incelemektedir. Hücrelerin anormal şekilde kontrolsüz çoğalması durumunda kanser hastalığına sebep olmaktadır. Bu çalışmada meme dokusundan alınan biyopsilere ait patolojik görüntüler yapay zekanın bir alt dalı olan derin öğrenme yöntemi ile incelenmiştir. Meme kanseri türünün sınıflandırılması üzerine çalışılmıştır. Derin Öğrenme modeli olarak YOLOv5 algoritması kullanılmıştır. Deneyler sonucunda doğruluk parametresinde %95.3 oranında yüksek başarı ile tümörün sınıflandırılması sağlanmıştır.

Downloads

Published

2023-06-13

How to Cite

ÇEÇEN, Şeyma, & ÖZER, A. B. (2023). Patolojik Meme Kanseri Görüntülerinin YOLOv5 Algoritması ile Sınıflandırılması . International Conference on Pioneer and Innovative Studies, 1, 13–18. https://doi.org/10.59287/icpis.798

Conference Proceedings Volume

Section

Conference Papers