Araştırma Makalesi

Bulanık Kümeleme Yöntemi ile Histolojik Görüntü Segmentasyonu

Sayı: 22 31 Ocak 2021
PDF İndir
EN TR

Bulanık Kümeleme Yöntemi ile Histolojik Görüntü Segmentasyonu

Öz

Bu çalışmada, histopatolojik görüntülerde çekirdek meme kanseri tespiti ve segmentasyonu için bir yaklaşım önerilmektedir. Bu yaklaşım, çok büyük etiketli görüntülere sahip bir yardımcı alan üzerinde önceden eğitilmiş ve tamamen bağlı katmanlardan oluşan ek bir ağ ile birleştirilen bulanık bir kümeleme yöntemine dayanmaktadır. Bu çalışmada, Fuzzy Clustering Mean (FCM) kümeleme ve segmentasyon için kullanılmış ve meme kanseri çekirdek tespiti için etkili yollar elde edilmiştir. Bu nedenle, göğüs kanseri çekirdeklerinin merkezlerini tespit etmek için bulanık bir kümeleme ortalaması kullanılmış, daha sonra çıkarılan merkezler kesin gerçek örnekleriyle karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın, birden fazla etkili yöntemin bir kombinasyonunu uygulayarak birçok deneysel, algılama ve bölümleme aşamasından geçtiğini belirtmekte fayda var.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. M. Ilse, J. M. Tomczak, and M. Welling, “Deep multiple instance learning for digital histopathology,” in Handbook of Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, Elsevier, 2020, pp. 521–546.
  2. A. ter Telgte et al., “Histopathology of diffusion-weighted imaging-positive lesions in cerebral amyloid angiopathy,” Acta Neuropathol., pp. 1–14, 2020.
  3. R. B. Dettmeyer, Forensic histopathology: fundamentals and perspectives. Springer, 2018.
  4. J. C. Bezdek, R. Ehrlich, and W. Full, “FCM: The Fuzzy c-Means Clustering Algorithm Computer & Geosciences,” Volume, vol. 10, pp. 2–3, 1984.
  5. E. H. Ruspini, J. C. Bezdek, and J. M. Keller, “Fuzzy clustering: A historical perspective,” IEEE Comput. Intell. Mag., vol. 14, no. 1, pp. 45–55, 2019.
  6. M.-S. Yang, “A survey of fuzzy clustering,” Math. Comput. Model., vol. 18, no. 11, pp. 1–16, 1993.
  7. R. Bhukya and J. Gyani, “Survey on Fuzzy Associative Classifications Techniques and Their Performance Evaluation with Different Fuzzy Clustering Techniques Over Big Data,” in ICDSMLA 2019, Springer, 2020, pp. 420–431.
  8. X. Zhu, S. Zhang, Y. Zhu, W. Zheng, and Y. Yang, “Self-weighted multi-view fuzzy clustering,” ACM Trans. Knowl. Discov. from data, vol. 14, no. 4, pp. 1–17, 2020.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

31 Ocak 2021

Gönderilme Tarihi

5 Aralık 2020

Kabul Tarihi

31 Ocak 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Sayı: 22

Kaynak Göster

APA
Alshoul, A. A. S., Kandemirli, F., & Rahebi, J. (2021). Bulanık Kümeleme Yöntemi ile Histolojik Görüntü Segmentasyonu. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 22, 393-399. https://doi.org/10.31590/ejosat.836329