Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Ganatara, Amit" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • [ X ]
    Öğe
    Revolutionizing Cancer Diagnosis in IoMT with a Novel Lightweight Deep Learning Model for Histopathological Image Classification
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2023) Patel, Warish; Koyuncu, Hakan; Ganatara, Amit
    Our proposed solution for breast cancer diagnosis offers a highly reliable and efficient alternative to the traditional manual examination method. By utilizing deep learning models designed with Convolutional Neural Networks (CNN), We have created a breast cancer detection system that is automated, inexpensive, and easy to transport. A system that significantly reduces the risk of delayed diagnosis and saves lives. This approach relies on an integrated ultrasensitive micro-bio-heat sensor array structured as a 3x3 grid using Altium software. The array functions as an embedded system aiming for the early identification of breast cancer. Leveraging IoT advancements, this system can connect with a server through smartphones. This study demonstrates the effectiveness of switch getting to know in histopathological photo classification. This research assesses the effectiveness of CNN models, both with and without transfer learning. It uses a pre-Trained VGG16 model for image classification and demonstrates its successful implementation on a Raspberry Pi. This highlights its efficiency when running on a lightweight and portable processor. Our experimental results show that our system achieves an accuracy of 78% on the BreakHis database and can run on a Raspberry Pi device with minimal resources. © 2023 IEEE.

| Altınbaş Üniversitesi | Kütüphane | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Altınbaş Üniversitesi, İstanbul, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim