Çok sınıf meme kanseri sınıflandırması istatistik görüntüleri kullanan çoklu büyütme ölçeği

Son birkaç on yılda, meme kanseri vakaları büyük ölçüde artmıştır. Kanserin erken teşhisi, ölümü önlemek için ana yaklaşımlardan biridir. Bu hastalığı tedavi etmenin tek yolu meme kanserini erken evrelerde tespit etmektir. Meme kanseri teşhisinde gecikme ölüm oranında artışa neden olur. Teknolojinin ortaya çıkışı, insanların hasta prognozunu otomatikleştirmesini ve semptomlardan hastalık çıkarımını ve rapor analizini kolaylaştırdı. Her ne kadar modern çağ teknolojisi kanserleri erken teşhis etmeyi kolaylaştırıyor. Bu araştırmada meme kanserini erken teşhis etmek için bir makine öğrenme algoritması uygulanmaktadır. Bu araştırma, çok sınıflı meme kanseri sınıflandırması için evrişimli sinir ağı (CNN) ve derin aşırı öğrenme makinesi (DELM) algoritmalarına dayalı bir karar düzeyi füzyonu önerdi. CNN, benzersiz bir tür derin öğrenmedir. Bu çalışma, meme kanseri görüntülerini BreakHis veri setinden dört iyi huylu ve dört kötü huylu alt tipe bölünmüş olarak kategorize etmek ve ayırt etmek için bir CNN kullandı. Derin aşırı makine öğrenimi, özellik çıkarma ve sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmek için genellikle birkaç katman dizisini kullanır. Daha iyi doğruluk elde ederek erken evrelerde meme kanseri hastalık sınıflandırmasını uyguladı ve başardı.