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.
 Görüntüleme 17
 İndirme 1
LUNG CANCER DETECTION BY HYBRID LEARNING METHOD APPLYING SMOTE TECHNIQUE
2022
Dergi:  
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
Yazar:  
Özet:

Lung cancer is a very deadly disease. However, early diagnosis and detection is an essential factor in overcoming this deadly disease. Tumors formed in this disease's initial stage are divided into benign and malignant. These can be visualized using a computed tomography (CT) scan. Thanks to machine learning and deep learning, cancer stages can be detected using these images. In our study, the best and most promising results in the literature were obtained by using a hybrid learning architecture. The data mining techniques we use in obtaining these results also play a significant role. The best accuracy result we obtained belongs to the CNN+GBC hybrid algorithm, which we recommend with 99.71%.

Anahtar Kelimeler:

null
2022
Yazar:  
0
2022
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 690
Atıf : 1.535
2023 Impact/Etki : 0.057
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji