Lung cancer detection using machine learning

Bu belge, çalışmaların sonu kapsamında gerçekleştirilen akciğer kanseri sorunlarını tespit etmek için bir model oluşturma çalışmalarımızın sonucudur. Buna başlamak için, uygulamamız için en iyi modeli tanımlamamıza izin veren kapsamlı analiz ve eleştiri yoluyla heyecan verici bir çalışma ile çalışmalarımıza başladık. Bu nedenle, buradaki projemizin fikri, görüntülerde temsil edilen BT taramasında akciğer kanseri türünü tanımlayabilen bir sistem inşa etmektir. Buradaki üç sınıflandırma sınıfı iyi huylu, kötü huylu ve normaldir. Sorun ifadesi biraz zor olabilir, ancak sorunun nasıl çözüleceğini ve iyi performans gösteren bir sistem oluşturmayı öğreneceğiz. İlk olarak, modelimizi oluşturmamıza izin veren veri kümesini aradık. Daha sonra modelimizi bu verilerle beslemek için en iyi şekilde yapılandırdık. Çalışmalarımızı daha iyi anlamak için bazı veri analiz yöntemlerini çalıştırdık. Sonunda D.L Modelimizin uygulanmasına geçmek için. Projemizin sonuçları, maksimum %66 doğrulukla validasyon aşamasından farklı olarak, eğitim aşamasında maksimum %99 doğrulukla Eğitim & Validasyon doğruluğu ve kaybı için şekil üzerinde sunulmaktadır. Sonuç olarak, yapılan çalışma akciğer kanseri tespiti konusunda çok net ve pragmatik bir vizyon sunmaktadır.