Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 23
 İndirme 2
Performance Analysis of Various Classification Algorithms for Computer-Aided Breast Cancer Diagnosis System Using Thermal Medical Images
2021
Dergi:  
Turkish Journal of Science and Technology
Yazar:  
Özet:

One of the most widespread cancer types is breast cancer all over the world. It affects both women and men. Detection of cancer in early-stage is very critical in terms of treatment success. Many studies have been done in image processing, for the detection of cancer using computer-aided diagnosis systems. In this study, the performance of various classification algorithms in cancer detection was analyzed on a thermal image dataset. For this purpose, a graphical user interface based system was developed using MATLAB. The developed system uses five different algorithms Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression Analysis, K Nearest Neighborhood (KNN), Linear Discriminant Analysis. According to the obtained results, KNN and SVM provide the best performance. The developed system can be used as an assistant system to produce an objective result for the expert in breast cancer diagnosis with the %98.8 success rate.

Anahtar Kelimeler:

null
2021
Yazar:  
0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler












Turkish Journal of Science and Technology

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 221
Atıf : 149
2023 Impact/Etki : 0.07
Turkish Journal of Science and Technology