Mamografi görüntülerindeki anormalliklerin yerel ikili örüntü ve varyantları kullanılarak sınıflandırılması
Mamografi görüntülerindeki anormalliklerin yerel ikili örüntü ve varyantları kullanılarak sınıflandırılması
Yazar: Tiryaki, Volkan Müjdat
Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 9 No. 1, 2019
Anahtar kelimeler: Dokusal analiz,görüntü sınıflandırma,meme kanseri,yapay sinir ağları

Meme kanseri teşhisinde kullanılan mamografilerdekianormalliklerin sınıflandırılması için makine öğrenme araştırmaları büyük önemarz etmektedir. Bu çalışmada Curated Breast Imaging Subset of Digital Databasefor Screening Mammography (CBIS-DDSM) görüntü tabanındaki kitleli vekalsifikasyonlu mamografi görüntüleri sınıflandırılmıştır. Veri setindekigörüntülerden Yerel İkili Örüntü(YİÖ), Yerel Türev Örüntü, Yerel DörtlüÖrüntü(YDÖ), ve Gürültüye Dirençli Yerel İkili Örüntü yöntemleri ile dokuöznitelikleri çıkarılmıştır. Öznitelik çıkarım yöntemlerinden yerel çarpıklıkörüntü tabanlı ayrıntılı histogram yöntemiyle de öznitelik çıkarımıyapılmıştır. Daha sonra öznitelik vektörleri doğrusal ve radyal tabanlıfonksiyon kernel destek vektör makineleri(DVM) ve yapay sinir ağları (YSA)kullanılarak sınıflandırılmıştır. Eğitim ve doğrulama verisi için 5-kez çaprazdoğrulama yöntemi uygulanmıştır. En yüksek sınıflandırma performansı veren eşikseviyeleri ve pencere boyutları her bir öznitelik çıkarım yöntemi içinbelirlenmiştir. Öznitelik çıkarımı için gerekli olan süreler tablo halindeverilmiştir. Öznitelik çıkarım yöntemi olarak farklı çap ve nokta sayısı ilehesaplanmış YİÖ vektörleri füzyonu ve sınıflandırıcı olarak 2 gizli katmanlıYSA kullanılması durumunda test verisi için %85.74 başarı oranı eldeedilmiştir. Elde edilen başarı oranları literatürdeki makine öğrenmesi sonuçlarınagöre yüksek ve derin öğrenme sonuçları ile kıyaslanabilir sonuçlardır.

Meme kanseri teşhisinde kullanılan mamografilerdekianormalliklerin sınıflandırılması için makine öğrenme araştırmaları büyük önemarz etmektedir. Bu çalışmada Curated Breast Imaging Subset of Digital Databasefor Screening Mammography (CBIS-DDSM) görüntü tabanındaki kitleli vekalsifikasyonlu mamografi görüntüleri sınıflandırılmıştır. Veri setindekigörüntülerden Yerel İkili Örüntü(YİÖ), Yerel Türev Örüntü, Yerel DörtlüÖrüntü(YDÖ), ve Gürültüye Dirençli Yerel İkili Örüntü yöntemleri ile dokuöznitelikleri çıkarılmıştır. Öznitelik çıkarım yöntemlerinden yerel çarpıklıkörüntü tabanlı ayrıntılı histogram yöntemiyle de öznitelik çıkarımıyapılmıştır. Daha sonra öznitelik vektörleri doğrusal ve radyal tabanlıfonksiyon kernel destek vektör makineleri(DVM) ve yapay sinir ağları (YSA)kullanılarak sınıflandırılmıştır. Eğitim ve doğrulama verisi için 5-kez çaprazdoğrulama yöntemi uygulanmıştır. En yüksek sınıflandırma performansı veren eşikseviyeleri ve pencere boyutları her bir öznitelik çıkarım yöntemi içinbelirlenmiştir. Öznitelik çıkarımı için gerekli olan süreler tablo halindeverilmiştir. Öznitelik çıkarım yöntemi olarak farklı çap ve nokta sayısı ilehesaplanmış YİÖ vektörleri füzyonu ve sınıflandırıcı olarak 2 gizli katmanlıYSA kullanılması durumunda test verisi için %85.74 başarı oranı eldeedilmiştir. Elde edilen başarı oranları literatürdeki makine öğrenmesi sonuçlarınagöre yüksek ve derin öğrenme sonuçları ile kıyaslanabilir sonuçlardır.