RLBP metodu ile mamografi görüntülerinin incelenmesi ve sınıflandırılması
Künye
Kelek, M. M. , Cengiz, E. , Oğuz, Y. & Yönetken, A. (2021). RLBP Metodu ile Mamografi Görüntülerinin İncelenmesi ve Sınıflandırılması . Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi , 4 (2) , 59-64 . DOI: 10.53448/akuumubd.978181Özet
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. Breast cancer is the most common type of cancer in women worldwide. Breast cancer, which can
happen to every woman, can also be seen in men. The physical and mental state of people is very
important in breast cancer. The breast tissues should be examined at intervals in order to be cautious
against breast cancer. The breast tissues should be examined periodically in order to be cautious
against breast cancer. These tissues are examined by experts. However, misdiagnoses made during the
examination adversely affect the treatment process. For this reason, it is more beneficial to process and
examine these tissues in digital environment. In this study, classification of breast cancer was made
with ANN. Features were extracted using the Rotated Local Binary Pattern (RLBP) method on
mammography images. These features were trained by ANN whose parameters have been determined.
As a result of the training, a success rate of 87.82% was achieved in the binary classification classified as
benign and malignant, and 80.95% in the triple background tissue classification classified as Fatty, FattyGlandüler and Dense-Glandüler.
Kaynak
Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler DergisiCilt
4Sayı
2Bağlantı
https://dergipark.org.tr/tr/pub/akuumubd/issue/64247/978181https://hdl.handle.net/11630/10919
Koleksiyonlar
- Cilt 4 : Sayı 2 [9]