Kanser sınıflandırması için hibrit modeller: Konvolüsyonel sinir ağlarının transformatörlerle birleştirilmesi
Hybrid models for cancer classification: Combining convolutional neural networks with transformers
Yazar: FIEZ HUSSEIN KHLEAF
Danışman: PROF. DR. ŞAHİN EMRAH
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarla görme = Computer vision ; Derin öğrenme = Deep learning ; Dönüştürücüler = Transformers ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Meme kanseri =

Özet:
Meme kanseri (MK), en yaygın ve en ölümcül malignite türlerinden biridir ve ister zengin ister az gelişmiş ülkelerde yaşıyor olsunlar, küresel olarak kadınlar arasındaki kayıpların önemli bir yüzdesini oluşturmaktadır. MK tespiti için, ultrasonografi ile birlikte radyografi yaygın görüntüleme teknikleridir. Bunlarla birlikte kanser histopatolojisi görüntüleri kullanılmaktadır. Kanser histopatolojisi görüntülerinin, yalnızca bir tümörün varlığını tespit edebilen ve kanserin iyi huylu veya kötü huylu olup olmadığını belirleyebilen radyografi ve ultrason görüntülerinin aksine, meme kanserinin spesifik alt türlerini belirleme kapasitesi vardır. Evrişimli sinir ağları on yılı aşkın bir süredir görüntü sınıflandırılmasında çok önemli bir rol oynamaktadır. Son zamanlarda, görüntü dönüştürücüler çeşitli bilgisayarla görme görevlerinde evrişimli sinir ağlarına (CNN'ler) karşı güçlü rakipler olarak ortaya çıkmıştır. Tıbbi görüntülerin sınıflandırılmasında hem konvolüsyonel sinir ağlarının (CNN'ler) hem de Swin dönüştürücü avantajlarından yararlanarak meme kanseri histopatoloji görüntülerinin sekiz alt sınıfını sınıflandırmak için dört yeni hibrit model önerdik. Önerdiğimiz modellerden MobileNetV2-Swin hibrit modeli, çok sınıflı sınıflandırma için %95.7 ile en yüksek test doğruluğunu elde ederken, bunu %94.4 ile DenseNet121-Swin hibrit modeli ve %91.5 ile VGG16-Swin hibrit modeli takip etmiştir. InceptionV3-Swin hibrit modeli %90.0 test doğruluğu ile sonuncu olmuştur.

Abstract:
Breast cancer (BC) is one of the most prevalent and deadliest sorts of malignancies, accounting for a significant percentage of casualties among women globally, regardless of whether they are living in wealthy or underdeveloped countries. For BC detection, radiography along with ultrasonography are common imaging techniques. In addition, cancer histopathology images are used. Cancer histopathology images provide the capacity to identify the specific subtypes of breast cancer, in contrast to radiography and ultrasound images, which can only ascertain the presence of a tumor and establish if the cancer is benign or malignant. Convolutional neural networks have been crucial in image categorization for over a decade. In recent times, vision transformers have emerged as strong contenders to convolutional neural networks (CNNs) in several computer vision tasks. We proposed four new hybrid models to classify eight subclasses of breast cancer histopathology images by leveraging the advantages of both convolutional neural networks (CNNs) and Swin transformers in classifying medical images. Among the models we proposed the MobileNetV2-Swin hybrid model scored the highest test accuracy of 95.7% for multiclass classification, followed by the DenseNet121-Swin hybrid model at 94.4% and the VGG16-Swin hybrid model at 91.5%. The InceptionV3-Swin hybrid model came in last with 90.0% test accuracy.