Abstract
Breast cancer is one of the greatest frequent tumours among females in Iraq. Medical ultrasound imaging has become a common modality for breast tumour imaging because of its ease of use, low cost, and safety. In the present study, Convolutional Neural Network (CNN) feature extraction approaches were used to classify breast ultrasound imaging. The CNN model used is composed of four-layer for breast cancer ultrasound image analysis. Two types of free datasets were used. These data were divided into groups A and B. Group A has three classes, namely benign, malignant and normal, while group B has two classes, namely, benign and malignant. The proposed technique was assessed based on its accuracy, precision, F1 score and recall. The model's classification accuracy for data A was 96%, whereas for data B was 100%.
Keywords
Breast Cancer
CNN
Feature extraction
Medical Imaging
ultrasound
Abstract
يعتبر سرطان الثدي من أكثر أنواع السرطانات انتشارا بين النساء العرقيات. أصبح التصوير الطبي بالموجات فوق الصوتية طريقة شائعة لتصوير سرطان الثدي بسبب سهولة استخدامه وانخفاض تكلفته وامانه. في هذه الدراسة تم استخدام طرق استخراج ميزة (CNN) لتصنيف صور الثدي بالموجات فوق الصوتية. يتكون نموذج CNN المستخدم من أربع طبقات لتحليل صور الموجات فوق الصوتية لسرطان الثدي. تم استخدام نوعين من مجموعة البيانات المجانية. تم تقسيم البيانات الى المجموعة (أ) و(ب). تتكون المجموعة (أ)من ثلاث فئات، حميدة وخبيثة وطبيعية بينما تتكون المجموعة (ب) من فئتين وهما حميدة وخبيثة. تم تقييم الطريقة المقترحة بناء على دقتها. حقق النموذج دقة بنسبة 96% للبيانات (أ) و100% للبيانات (ب).