Meme kanseri ve akciğer kanserinin derin öğrenme modelleri ile analizi ve yorumlanması
Analysis and interpretation of breast cancer and lung cancer with deep learning models
Yazar: SURA ALFADHLI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞÜKRÜ KİTİŞ
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods

Özet:
Meme kanseri ve akciğer kanseri dünyada en sık görülen kanser türleri arasında yer alıyor. İnvaziv duktal karsinom (IDC), tüm meme kanserlerinin en yaygın alt tipidir. Patologlar, IDC'leri içeren bölgelere odaklanır. Bu çalışmada, derin öğrenme algoritmaları kullanılarak hazırlanan bir veri seti üzerinde hastalık tahmini. gerçekleştirilmiş ve model, genellikle bilgisayarlı görü görevleri için kullanılan CNN üzerinde kurulmuştur. Kullanılan veri setinde 279 kadın hastadan alınan 277,524 örnek değerlendirilmiştir. Bu verilerin 198,738'i IDC negatif ve 78,786 IDC örneği pozitifti.
Bu çalışmada görüntü işleme için CNN Model 1, CNN Model 1 with İmage Generation, CNN Model 2, CNN Model 2 with İmage Generation ve CNN Model VGG16 uygulanmıştır. Uygulanan bu beş model içerisinde doğruluk açısından en yüksek değer 0.81 ile birinci CNN modelinde elde edilmiştir. Aynı işlemler akciğer kanseri veri setine (110 hasta, 1190 görüntü, 40 malign, 15 benign, 55 normal) uyarlandığında ilk CNN modeli 0,97 doğruluğa ulaşmıştır. Bu sonuçlar bu modelin meme ve akciğer kanseri tanı ve tedavisi için görüntü işleme açısından başarılı olduğunu göstermektedir. 
Bu araştırma, yapay zekanın meme ve akciğer kanserinin tespitindeki rolünden yararlanarak erken ve doğru teşhisi destekleyen, mortaliteyi azaltan ve başarıyı sağlayan interaktif bir sistem kullanmayı amaçlamaktadır.

Abstract:
Breast cancer and lung cancer are among the most common types of cancer in the world. Invasive ductal carcinoma (IDC) is the most common subtype of all breast cancers. Pathologists focus on regions containing IDCs in this study, disease prediction was performed on a data set prepared using deep learning algorithms and the model was built on CNN, which is generally used for computer vision tasks. In the dataset used, 279 women were examined and 277,524 samples were extracted. 198,738 of these data are IDC negative and 78,786 IDC positive samples. 
In this study, CNN Model 1, CNN Model 1 with Image Generation, CNN Model 2, CNN Model 2 with Image Generation and CNN Model VGG16 were applied for image processing. Among these five models applied, the highest value in terms of accuracy was obtained in the first CNN model with 0.81. The same procedures were applied to the lung cancer dataset (110 patients, 1190 images, 40 malignant, 15 benign, 55 normal) when adapted, the first CNN model reached 0.97 accuracy. These results show that this model is successful in image processing for the diagnosis and treatment of breast and lung cancer.
This research aims to use an interactive system that supports early and accurate diagnosis, reduces mortality and ensures success by taking advantage of the role of artificial intelligence in the detection of breast and lung cancer.