KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Bilgisayar Bilimleri / 2022 / Cilt: IDAP-2022 : International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium

Akciğer Kanser Tipi Tespitinde Etkili Bir Görüntü Çoğullama Tekniği

An Effective Image Augmenting Technique in Detection of Lung Cancer Types

Berna ARI
Ömer Faruk ALÇİN
Abdülkadir ŞENGÜR
Sayfa
12–20
Yayın Tarihi
2022-10-10
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Önerilen yöntem çoğullanmamış duruma kıyasla %11,12, klasik yöntemlerle çoğullanmış veri setine göre ise %2,55 oranında daha yüksek başarım göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son yıllarda derin öğrenme mimarilerinin sınıflama ve tahmin üzerine yüksek başarımlara sahip olması bu alanlara ilgiyi artırmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Önerilen yöntem dünyadaki kanser oranının en büyük yüzdesini içeren akciğer kanser sınıflaması üzerinde test edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen yöntem çoğullanmamış duruma kıyasla %11,12, klasik yöntemlerle çoğullanmış veri setine göre ise %2,55 oranında daha yüksek başarım göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:veri çoğullama · otomatik kodlayıcı · aşırı öğrenme makineleri

Özet

Son yıllarda derin öğrenme mimarilerinin sınıflama ve tahmin üzerine yüksek başarımlara sahip olması bu alanlara ilgiyi artırmıştır. Özellikle medikal alanlarda hastalık tanısında bilgisayar tabanlı karar destek sistemlerinin yaygınlaşması ile veri setlerinin önemi ve paylaşılması da ön plana çıkmıştır. Ancak oluşturulan veri setlerinin derin mimariler için yeterli veri sayısına sahip olmaması sınıflama performansı açısından sorun olabilmektedir. Veri miktarının artırılması ise çoğu zaman maliyetli, zaman alıcı ve ilgili uzmanın her zaman bulunamaması sebebiyle mümkün olamamaktadır. Bahsedilen durumlar veri çoğullama yöntemlerinin devreye girmesini ve bu alana yönelmeyi gerektirmiştir. Bu çalışmada Dalgacık aktivasyon fonksiyonlu Aşırı Öğrenme Makinası Oto Kodlayıcı (D-AÖM-OK) tabanlı veri artırma yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem dünyadaki kanser oranının en büyük yüzdesini içeren akciğer kanser sınıflaması üzerinde test edilmiştir. Çoğullanan eğitim veri seti GoogLeNet mimarisine giriş olarak uygulanmıştır. D-AÖM-OK’ın performansı çoğullanmamış ve geleneksel çoğullama yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem çoğullanmamış duruma kıyasla %11,12, klasik yöntemlerle çoğullanmış veri setine göre ise %2,55 oranında daha yüksek başarım göstermektedir.

Abstract

In recent years, the high performance of deep learning architectures on classification and prediction has increased the interest in these areas. The importance and sharing of data sets has come to the fore with the widespread use of computer-based decision support systems in the diagnosis of disease, especially in medical fields. However, the fact that the generated data sets are not sufficient for deep architectures can be a problem in terms of classification performance. Increasing the amount of data is often not possible because it is costly, time consuming and the relevant specialist is not always available. The mentioned situations necessitated the introduction of data augmenting methods and tending to this area. In this study, an Extreme Learning Machine Auto-Encoder (W-ELM-AE) based data augmentation method with Wavelet activation function is proposed. The proposed method has been tested on the lung cancer classification, which includes the largest percentage of cancer rates in the world. The augmented training dataset is applied as an input to the GoogLeNet architecture. The performance of W-ELM-AE has been compared with non-augmented and traditional augmenting methods. The proposed method shows a higher performance of 11.12% compared to the unaugmented case, and 2.55% higher than the dataset augmented with classical methods.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ARI, B., ALÇİN, Ö. F., ŞENGÜR, A. (2022). Akciğer Kanser Tipi Tespitinde Etkili Bir Görüntü Çoğullama Tekniği. Bilgisayar Bilimleri, Cilt: IDAP-2022 : International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium, 12–20. https://ajindex.com/articles/743106

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on image data augmentation for deep learning. Journal of big data, 6(1), 1-48.
  2. Sambasivan, N., Kapania, S., Highfill, H., Akrong, D., Paritosh, P., & Aroyo, L. M. (2021, May). “Everyone wants to do the model work, not the data work”: Data Cascades in High-Stakes AI. In proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-15).
  3. Zhang, Y., Choon, N. H., Lin, H., Abd Yusof, N. F., Zhang, Y., & Wang, X. (2022). An Overview of Analysis of Medical Images Using Data Visualization and Deep Learning Applications. Forest Chemicals Review, 2321-2332.
  4. Ingle, K., Chaskar, U., & Rathod, S. (2021, July). Lung Cancer Types Prediction Using Machine Learning Approach. In 2021 IEEE International Conference on Electronics, Computing and Communication Technologies (CONECCT) (pp. 01-06).
  5. IEEE. Wang, F., Zhong, S. H., Peng, J., Jiang, J., & Liu, Y. (2018, February). Data augmentation for EEG-based emotion recognition with deep convolutional neural networks. In International Conference on Multimedia Modeling (pp. 82-93).
  6. S. Hussein, R. Gillies, K. Cao, Q. Song, and U. Bagci, "Tumornet:Lung nodule characterization using multi-view convolutional neural network with gaussian process," in 2017 IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017), April 2017, pp. 1007–1010.
  7. Nishizaki, H. (2017, December). Data augmentation and feature extraction using variational autoencoder for acoustic modeling. In 2017 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC) (pp. 1222-1227).
  8. IEEE. Frid-Adar, M., Klang, E., Amitai, M., Goldberger, J., & Greenspan, H. (2018, April). Synthetic data augmentation using GAN for improved liver lesion classification. In 2018 IEEE 15th international symposium on biomedical imaging (ISBI 2018) (pp. 289-293).
  9. IEEE. Ferreira, J., Ferro, M., Fernandes, B., Valenca, M., Bastos-Filho, C., & Barros, P. (2017, November). Extreme learning machine autoencoder for data augmentation. In 2017 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI)(pp. 1-6).
  10. IEEE. K. Munir, H. Elahi, A. Ayub, F. Frezza, and A. Rizzi, (2019) Cancer diagnosis using deep learning: A bibliographic review, Cancers (Basel)., 11(9): 1–36, doi: 10.3390/cancers11091235. Manikandan, T., Devi, B., & Helanvidhya, T. A (2019) Computer-Aided Diagnosis System for Lung Cancer Detection with Automatic Region Growing, Multistage Feature Selection and Ne