Thermal görüntülerden meme kanseri teşhisi

Meme kanseri, kadınlar arasında en yaygın kanser türlerinden biridir. Göğüs kanserinin erken teşhisi ve tedavisi hastalar için hayati öneme sahiptir. Göğüs kanserine yakalanma oranı gün geçtikçe artar iken, erken teşhis teknikleri sayesinde ölüm oranları azalmaktadır. Gelişen teknoloji ile görüntüleme sistemlerinde birçok önemli gelişmeler yaşanmıştır. Kanserin saptanmasında çeşitli görüntüleme teknikleri kullanılmaktadır. Termal görüntüler, termal kamera tarafından radyasyon verilmeden bölgelerin sıcaklık farkı kullanılarak elde edilir. Bu çalışmada, termal görüntüler kullanılarak meme kanserinin bilgisayar destekli tanısı için yöntemler sunulmaktadır. Bu amaçla, transfer öğrenme metodolojisi kullanılarak çeşitli Evrişimli Sinir Ağı (CNN) modelleri tasarlanmıştır. Tasarlanan ağların performansı, doğruluk, kesinlik, hatırlama, F1 ölçüsü ve Matthews Korelasyon katsayısı dikkate alınarak bir kıyaslama veri kümesinde değerlendirilmiştir. Sonuçlar, önceden eğitilmiş evrişimsel katmanların tutulması ve yeni eklenen tam bağlantılı katmanların eğitiminin en iyi puanları verdiğini göstermektedir. CNN ile transfer öğrenme metodolojisini kullanarak %94.3 doğruluk, %94.7 hassasiyet ve %93.3 duyarlılık elde ettik.