Segmentation of Breast Cancer using Convolutional Neural Network and U-Net Architecture
Publish Year: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 51
This Paper With 10 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-11-3_011
تاریخ نمایه سازی: 20 دی 1402
Abstract:
Breast cancer is a disease of abnormal cell proliferation in the breast tissue organs. One method for diagnosing and screening breast cancer is mammography. However, the results of this mammography image have limitations because it has low contrast and high noise and contrast as non-coherence. This research segmented breast cancer images derived from Ultrasonography (USG) photo using a Convolutional Neural Network (CNN) using the U-Net architecture. Testing on the CNN model with the U-Net architecture results the highest Mean Intersection over Union (Mean IoU) value in the data scenario with a ratio of ۷۰:۳۰, ۱۰۰ epochs, and a learning rate of ۵x۱۰-۵, which is ۷۷%, while the lowest Mean IoU in the data scenario with a ratio ۹۰:۱۰, ۵۰ epochs, and a learning rate of ۱x۱۰-۴ learning rate, which is ۶۴.۴%.
Keywords:
Authors
Saiful Bukhori
Computer Science Department, University of Jember, Indonesia.
Muhammad Bariiqy
Computer Science Department, University of Jember, Indonesia.
Windi Eka Y. R
Computer Science Department, University of Jember, Indonesia.
Januar Adi Putra
Computer Science Department, University of Jember, Indonesia.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :