Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi
Yazarlar: ["Muhammed Mustafa KELEK", "Enes CENGİZ", "Yüksel OĞUZ", "Ahmet YÖNETKEN"]
Konular:-
DOI:10.53448/akuumubd.978181
Anahtar Kelimeler:Mamogram,Yapay Sinir Ağı (YSA),RLBP,Göğüs Kanseri.
Özet: Göğüs kanseri dünya genelinde kadınlarda en çok karşılaşılan kanser türüdür. Günümüzde her kadının başına gelebilecek olan göğüs kanseri, erkeklerde de görülebilmektedir. Göğüs kanserinde insanların fiziksel ve zihinsel halleri çok etkilidir. Göğüs kanserine karşın tedbirli olabilmek için belirli aralıklarla göğüs dokularının incelenmesi gerekmektedir. Bu dokular, uzmanlar tarafından incelenmektedir. Ancak inceleme esnasında yapılan yanlış teşhisler tedavi sürecini olumsuz etkilemektedir. Bu sebeple, bu dokuların sayısal ortamda işlenip incelenmesi daha faydalı olmaktadır. Bu çalışmada, YSA ile göğüs kanserinin sınıflandırması yapılmıştır. Mamografi görüntüleri üzerinde Döndürülmüş Yerel İkili Örüntü (RLBP) metodu kullanılarak öznitelikler çıkarılmıştır. Bu öznitelikler, parametreleri belirlenmiş olan YSA aracılığı ile eğitilmiştir. Eğitim sonucunda iyi ve kötü huylu olarak sınıflandırılan ikili sınıflandırmada %87,82 ve Yağlı, Yağlı-Glandüler ve Yoğun-Glandüler olarak sınıflandırılan üçlü arka plan doku sınıflandırmasında %80,95 başarı oranı elde edilmiştir.