Breast cancer localization and detection using modified SVM workflow

Mamografi, vakaların %90'a varan oranda tespit edilebildiği meme kanserinin erken teşhisinde en etkili yöntemdir. 2017 yılında vakaların yalnızca %24'ünde mamografi kullanılmış olup, bu oran Dünya Sağlık Örgütü'nün (WHO) beklediği %70'in altındadır. Bu da geç tanının ve mortalitedeki artışın nedenlerinden birini açıklamaktadır. DSÖ verilerine göre tedaviye başlama süresi ilk randevulardan sonra ortalama 120 gündür. Bu durum, konsültasyonların planlanmasındaki gecikmenin yanı sıra, birçok kez aşırı testlerin istenmesi ve bunun da tanı sürecini yavaşlatmasından kaynaklanmaktadır. Bu yazıda, (Destek Vektör Sınıflandırıcısı (SVC), K-En Yakın Komşu (KNN), Rastgele Orman (RF), Lojistik Regresyon () ile ilişkili prototip seçimini kullanarak meme kanserinde daha hızlı tanıya yardımcı olacak bir tıbbi karar destek modeli öneriyoruz. LR)). Bu sayede çeviklik ve verimlilikle sağlam sonuçlar elde etmeyi umuyoruz.