Evrişimsel Sinir Ağları Kullanarak ÇKA Sınıflandırıcısı ile Mide Displazisinin Tespiti

Abstract

Son yıllarda Dünya’da ve Türkiye’de yapılan araştırmalarda da görüldüğü üzere mide kanseri diğer kanser türlerine oranla görülme sıklığı olarak ilk sıralarda yer alırken tespit edilme açısından oldukça zorluk çekilen bir kanser türü olarak bilinmektedir. Mide kanseri dediğimiz displazi olarak adlandırılan durum ileride kansere dönüşme ihtimali olan hücrelerin bozulmasıyla meydana gelir. Düşük dereceli ve yüksek dereceli displazi olmak üzere iki şekilde ayrılır. Yüksek dereceli displazi, kanserin bir öncesidir. Bu yüzden mide displazinin tanı ve tedavisi için erken dönemde teşhis büyük derece önem taşımaktadır. Bu çalışmada, yapılan araştırmalar neticesinde mide displazinin erken evrede tespiti için derin öğrenme ve evrişimsel sinir ağları teknikleri kullanılarak displazi durumunun erken evrede tespiti amaçlanmaktadır. Çalışmada histopatolojik görüntüler üzerinde birden fazla Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) modeli kullanılarak özellik çıkarma işlemi yapılmıştır. Hasta ve sağlıklı olmak üzere iki etiket sınıfına ayrılan veri derin öğrenme mimarileri ve sınıflandırıcı yardımıyla sonuçlar karşılaştırılmıştır.