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

View/ Open
Access
info:eu-repo/semantics/openAccessDate
2017Author
Tataroğlu, Gözde AyşeGenç, Anıl
Kabakçı, Kaan A.
Çapar, Abdülkerim
Töreyin, Behçet Uğur
Ekenel, Hazim Kemal
Çetinaslan Türkmen, İlknur
Erdoğan Çakır, Aslı
Metadata
Show full item recordCitation
Tataroğlu, 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.2017.7960587Abstract
Bu 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. This 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).
Source
25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)Collections
- Bildiri Koleksiyonu [485]
- Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5808]
- WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5978]