Patolojik Meme Kanseri Görüntülerinin YOLOv5 Algoritması ile Sınıflandırılması
Abstract views: 79 / PDF downloads: 292
DOI:
https://doi.org/10.59287/icpis.798Keywords:
YOLOv5, Patoloji, Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Meme KanseriAbstract
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
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 International Conference on Pioneer and Innovative Studies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.