Meme kanserinde CerbB2 tümör hücrelerinin sınıflandırılması için derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0003-0128-6947
dc.contributor.authorTataroğlu, Gözde Ayşe
dc.contributor.authorGenç, Anıl
dc.contributor.authorKabakçı, Kaan A.
dc.contributor.authorÇapar, Abdülkerim
dc.contributor.authorTöreyin, Behçet Uğur
dc.contributor.authorEkenel, Hazim Kemal
dc.contributor.authorÇetinaslan Türkmen, İlknur
dc.contributor.authorErdoğan Çakır, Aslı
dc.date.accessioned10.07.201910:49:13
dc.date.accessioned2019-07-10T19:38:02Z
dc.date.available10.07.201910:49:14
dc.date.available2019-07-10T19:38:02Z
dc.date.issued2017
dc.departmentİstanbul Medipol Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Cerrahi Tıp Bilimleri Bölümü, Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractBu çalışmada, meme kanserinde CerbB2 tümör hücre skorlarının derin öğrenme modellerine dayalı olarak sınıflandırılmasına yönelik, özgün bir yaklaşım önerilmektedir. Bildirinin bir diğer katkısı da, özgün meme kanseri dokusundan veri kümesinin oluşturulmasıdır. Derin öğrenme modellerinin eğitilmesi, doğrulanması ve sınanması amacıyla, doku örnek görüntüleri üzerinden hücre parçaları oluşturulmuştur. Oluşturulan hücre parçalarına ilişkin CerbB2 tümör skorları, evrişimsel sinir ağları (ESA) yardımıyla yüksek başarımda sınıflandırılmıştır.
dc.description.abstractThis study proposes a unique approach to classify CerbB2 tumor cell scores in breast cancer based on deep learning models. Another contribution of the study is the creation of a dataset from original breast cancer tissues. On the purpose of training, validating and testing with deep learning models cell fragments were generated from sample tissue images. CerbB2 tumor scores were generated for the cell fragments were classified with high performance by the aid of convolutional neural networks (CNN).
dc.identifier.citationTataroğlu, G. A., Genç, A., Kabakçı, K. A., Çapar, A., Töreyin, B. U., Ekenel, H. K. … Erdoğan Çakır, A. (2017). Meme kanserinde CerbB2 tümör hücrelerinin sınıflandırılması için derin öğrenme tabanlı Bir yaklaşım. 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). Antalya, Turkey, May 15-18, 2017. https://dx.doi.org/10.1109/SIU.2017.7960587
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2017.7960587
dc.identifier.isbn9781509064946
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.scopusqualityN/A
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12511/1522
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.1109/SIU.2017.7960587
dc.identifier.wosqualityN/A
dc.indekslendigikaynakWeb of Science
dc.indekslendigikaynakScopus
dc.language.isotr
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
dc.relation.ispartof25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectCerbB2 Tümör İşaretleyici
dc.subjectTümör
dc.subjectEvrişimsel Sinir AğLarı (ESA)
dc.subjectSkor
dc.subjectSınıflandırma
dc.subjectCerbB2 Marker
dc.subjectTumor
dc.subjectConvolutional Neural Networks (CNN)
dc.subjectScore
dc.subjectClassification
dc.titleMeme kanserinde CerbB2 tümör hücrelerinin sınıflandırılması için derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım
dc.title.alternativeA deep learning based approach for classification of CerbB2 tumor cells in breast cancer
dc.typeConference Object

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
cakir-asli(2017).pdf
Boyut:
492.97 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Bildiri Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu