- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Ejosat Special Issue: (ICCEES) Special Issue
- Transfer Learning using Alexnet with Support Vector Machine for Breast Cancer Detection
Transfer Learning using Alexnet with Support Vector Machine for Breast Cancer Detection
Authors : Sema Abdulghani, Ahmed Fadhil, Seyfettin Sinan Gültekin
Pages : 423-430
Doi:10.31590/ejosat.806679
View : 8 | Download : 6
Publication Date : 2020-10-05
Article Type : Research
Abstract :Meme kanseri, şu anda dünya çapında kadın ölümlerinin önde gelen nedenlerinden biridir. Meme kanseri teşhisi için bilgisayar destekli teşhis sistemleri geliştirmek, son yıllarda birçok araştırmacı için ilgi çekici bir sorun haline geldi. Araştırmacılar, büyük bir başarı elde eden Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) dâhil olmak üzere sınıflandırma problemleri için derin Öğrenme tekniklerine odaklandılar. CNN'ler, özellikle biyomedikal görüntü işleme görevlerinde deneysel başarılar elde eden, araştırma topluluğu ve endüstriden dikkat çeken özel bir derin, ileri beslemeli ağ türüdür. Bu çalışmada, meme kanseri histopatolojik görüntülerini kamuya açık (BreakHis veri seti) sınıflandırmak için önceden eğitilmiş bir CNN modelini uyarlayan transfer öğrenme ve derin özellik çıkarma yöntemleri kullanılmıştır. AlexNet modeli bu çalışmada yama stratejisi ile ele alındı ve daha fazla ince ayar için önceden eğitilmiş AlexNet kullanıldı. Elde edilen özellikler daha sonra destek vektör makineleri (SVM) kullanılarak sınıflandırıldı. Değerlendirme sonuçları, SVM sınıflandırıcısı ile önceden eğitilmiş Alexnet'in, farklı büyütme faktörleri için beş kat çapraz doğrulama tekniği kullanarak 92 % ile 96 % arasında bir doğruluk sağladığını göstermektedir.Keywords : Meme Kanseri, Evreşimli sinir ağları, Transfer Öğrenimi, Destek Vektör Makinesi