Vision Transformer ve Swin Modelleri Kullanılarak Gelişmiş Mamografi Tabanlı Meme Kanseri Sınıflandırması DDSM Veri Seti Üzerine Bir Çalışma
Advanced Mammography Based Breast Cancer Classification Using Vision Transformer and Swin Models A Study on DDSM Dataset
Yazar: Meylem, Heya; Cicek, Gulay
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 18 No. 4, 2025
Anahtar kelimeler: Machine Learning (Other) ; Makine Öğrenme (Diğer) ; meme kanseri,dijital mamografi,derin öğrenme,transformer,sınıflandırma,dikkat mekanizması,ön işleme ; keywords-breast cancer,digital mammography,deep learning,transformer,classification,attention mechanism,preprocessing

Meme kanseri, kadınlarda en sık rastlanan ve erken teşhisle tedavi başarısının önemli ölçüde artırılabildiği bir kanser türüdür. Bu çalışmada, dijital mamografi görüntülerinden (DDSM veri seti) yararlanarak meme kanseri lezyonlarının (kötü huylu, iyi huylu ve normal) otomatik sınıflandırılmasını amaçlanmıştır. Veri setinde toplamda 10.239 görüntü bulunmakta olup, veri setine öncelikle,  kontrast iyileştirme (CLAHE, gamma düzeltmesi) ve gürültü giderme (Non-Local Means) gibi ön işleme adımları uygulanmıştır. Ardından, makine öğrenmesi (Destek Vektör Makineleri, Rastgele Orman) ve derin öğrenme (Evrişimsel Sinir Ağları, Vision Transformer, Swin Transformer) yöntemleriyle kapsamlı bir sınıflandırma çalışması gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, CBAM (Convolutional Block Attention Module) ve çoklu ölçekli özellik füzyonu gibi dikkat mekanizmalarının entegrasyonu sayesinde, özellikle küçük ve zor tespit edilen tümör odaklarında yüksek tanı başarısı sağlanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar, önerilen Vision Transformer (ViT) ve Swin Transformer hibrit mimarisinin, özellikle küçük ve zor tespit edilen tümör odaklarında mevcut yöntemlere göre daha yüksek performans göstererek (%87 doğruluk ve F1-skoru) literatüre önemli bir katkı sağladığını ortaya koymaktadır. Çalışma, meme kanseri görüntülemesinde Transformer tabanlı modellerin kullanımının, klasik CNN yaklaşımlarına kıyasla hem yerel hem de küresel özellikleri daha iyi yakalayabildiğini göstermektedir. Gelecek çalışmalarda veri kümesinin farklı hastanelerden alınan görüntülerle genişletilmesi ve model optimizasyonu (örneğin, hibrit CNN-Transformer mimarileri) ile tanı doğruluğunun daha da artırılması hedeflenmektedir. Böylece hekimlerin karar süreçlerine daha etkili bir destek sunulması ve erken teşhis oranlarının yükseltilmesi amaçlanmaktadır.

Breast cancer is the most common cancer type in women, and early diagnosis significantly improves treatment success. This study aimed to automatically classify breast cancer lesions (malignant, benign, and normal) using digital mammography images (DDSM dataset). The dataset comprised 10,239 images. Pre-processing steps such as contrast enhancement (CLAHE, gamma correction) and denoising (Non-Local Means) were applied. Subsequently, a comprehensive classification study was conducted using machine learning (Support Vector Machines, Random Forest) and deep learning (Convolutional Neural Networks, Vision Transformer, Swin Transformer) methods. Furthermore, the integration of attention mechanisms such as CBAM (Convolutional Block Attention Module) and multi-scale feature fusion enabled high diagnostic success, especially for small and difficult-to-detect tumor foci. The experimental results demonstrate that the proposed Vision Transformer (ViT) and Swin Transformer hybrid architecture significantly contributes to the literature by outperforming existing methods, particularly in small and difficult-to-detect tumor foci (87% accuracy and F1-score). The study demonstrates that the use of Transformer-based models in breast cancer imaging can better capture both local and global features compared to traditional CNN approaches. Future studies aim to further increase diagnostic accuracy by expanding the dataset with images from different hospitals and by using model optimization (e.g., hybrid CNN-Transformer architectures). This aims to provide more effective support to physicians' decision-making processes and increase early diagnosis rates.