Akciğer Kanseri Tespitinde Dönüşüm ve Evrişim Tabanlı Modeller ile Açıklanabilir Yapay Zeka Uygulaması
[ X ]
Tarih
2024
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde dijital patoloji, tümörlerin teşhisi ve tahminleme konusunda önemli bir rol oynamaktadır. Derin Öğrenme (DÖ) yöntemlerinin geniş ölçekli uygulamalarla başa çıkma yeteneği göz önüne alındığında, bu tür modeller, histopatolojik görüntülerde doku sınıflandırma için cazip bir çözüm olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, histopatolojik görüntülerden akciğer kanserinin otomatik sınıflandırması için doğru ve yorumlanabilir bir makine öğrenimi tekniği oluşturmayı amaçlamaktadır. Mevcut yöntemde Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), Vision Transformer (ViT) ve EfficientNet-B1 mimarisi karşılaştırılarak LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) açıklanabilirlik metoduyla patoloji görüntüleri üzerinde kanser tespit sistemi önerilmiştir. ViT ve EfficientNet-B1 mimarisinin evrişim tabanlı ESA mimarisine göre f1-skoru, hassasiyet ve duyarlılık oranının daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. En yüksek başarım oranına ViT mimarisi ile yaklaşılmış olup en ayrıntılı LIME sonuçlarına ise EfficientNet-B1 mimarisi ile ulaşılmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Histopatoloji, Evrişimsel Sinir Ağları, Açıklanabilir Yapay Zeka, Vision Transformer, EfficientNet-B1
Kaynak
EMO Bilimsel Dergi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
14
Sayı
2
