ВИЯВЛЕННЯ ПЛОСКОКЛІТИННОЇ КАРЦИНОМИ ПОРОЖНИНИ РОТА ЗА ДОПОМОГОЮ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ
Background. Oral squamous cell carcinoma (OSCC), the 13th most common type of cancer, claimed 364,339 lives in 2020. Researchers have established a strong correlation between early detection and better prognosis for this type of cancer. Tissue biopsy, the most common diagnostic method used by doctor...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
PH Akademperiodyka
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://exp-oncology.com.ua/index.php/Exp/article/view/394 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Experimental Oncology |
Institution
Experimental Oncology| id |
oai:ojs2.ex.aqua-time.com.ua:article-394 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Experimental Oncology |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-10-10T08:54:45Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
плоскоклітинний рак порожнини рота трансферне навчання попередньо навчені моделі згорткові нейронні мережі гістопатологічні зображення класифікація |
| spellingShingle |
плоскоклітинний рак порожнини рота трансферне навчання попередньо навчені моделі згорткові нейронні мережі гістопатологічні зображення класифікація DHANYA, K. PRASAD, D. VENKATA VARA LOKESWARI, Y. VENKATARAMANA ВИЯВЛЕННЯ ПЛОСКОКЛІТИННОЇ КАРЦИНОМИ ПОРОЖНИНИ РОТА ЗА ДОПОМОГОЮ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ |
| topic_facet |
плоскоклітинний рак порожнини рота трансферне навчання попередньо навчені моделі згорткові нейронні мережі гістопатологічні зображення класифікація oral squamous cell carcinoma transfer learning pre-trained models convolutional neural networks histopathological images classification |
| format |
Article |
| author |
DHANYA, K. PRASAD, D. VENKATA VARA LOKESWARI, Y. VENKATARAMANA |
| author_facet |
DHANYA, K. PRASAD, D. VENKATA VARA LOKESWARI, Y. VENKATARAMANA |
| author_sort |
DHANYA, K. |
| title |
ВИЯВЛЕННЯ ПЛОСКОКЛІТИННОЇ КАРЦИНОМИ ПОРОЖНИНИ РОТА ЗА ДОПОМОГОЮ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ |
| title_short |
ВИЯВЛЕННЯ ПЛОСКОКЛІТИННОЇ КАРЦИНОМИ ПОРОЖНИНИ РОТА ЗА ДОПОМОГОЮ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ |
| title_full |
ВИЯВЛЕННЯ ПЛОСКОКЛІТИННОЇ КАРЦИНОМИ ПОРОЖНИНИ РОТА ЗА ДОПОМОГОЮ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ |
| title_fullStr |
ВИЯВЛЕННЯ ПЛОСКОКЛІТИННОЇ КАРЦИНОМИ ПОРОЖНИНИ РОТА ЗА ДОПОМОГОЮ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ |
| title_full_unstemmed |
ВИЯВЛЕННЯ ПЛОСКОКЛІТИННОЇ КАРЦИНОМИ ПОРОЖНИНИ РОТА ЗА ДОПОМОГОЮ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ |
| title_sort |
виявлення плоскоклітинної карциноми порожнини рота за допомогою попередньо навчених моделей глибокого навчання |
| title_alt |
DETECTION OF ORAL SQUAMOUS CELL CARCINOMA USING PRE-TRAINED DEEP LEARNING MODELS |
| description |
Background. Oral squamous cell carcinoma (OSCC), the 13th most common type of cancer, claimed 364,339 lives in 2020. Researchers have established a strong correlation between early detection and better prognosis for this type of cancer. Tissue biopsy, the most common diagnostic method used by doctors, is both expensive and time-consuming. The recent growth in using transfer learning methodologies to aid in medical diagnosis, along with the improved 5-year survival rate from early diagnosis serve as motivation for this study. The aim of the study was to evaluate an innovative approach using transfer learning of pre-trained classification models and convolutional neural networks (CNN) for the binary classification of OSCC from histopathological images. Materials and Methods. The dataset used for the experiments consisted of 5192 histopathological images in total. The following pre-trained deep learning models were used for feature extraction: ResNet-50, VGG16, and InceptionV3 along with a tuned CNN for classification. Results. The proposed methodologies were evaluated against the current state of the art. A high sensitivity and its importance in the medical field were highlighted. All three models were used in experiments with different hyperparameters and tested on a set of 126 histopathological images. The highest-performance developed model achieved an accuracy of 0.90, a sensitivity of 0.97, and an AUC of 0.94. The visualization of the results was done using ROC curves and confusion matrices. The study further interprets the results obtained and concludes with suggestions for future research. Conclusion. The study successfully demonstrated the potential of using transfer learning-based methodologies in the medical field. The interpretation of the results suggests their practical viability and offers directions for future research aimed at improving diagnostic precision and serving as a reliable tool to physicians in the early diagnosis of cancer. |
| publisher |
PH Akademperiodyka |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://exp-oncology.com.ua/index.php/Exp/article/view/394 |
| work_keys_str_mv |
AT dhanyak detectionoforalsquamouscellcarcinomausingpretraineddeeplearningmodels AT prasaddvenkatavara detectionoforalsquamouscellcarcinomausingpretraineddeeplearningmodels AT lokeswariyvenkataramana detectionoforalsquamouscellcarcinomausingpretraineddeeplearningmodels AT dhanyak viâvlennâploskoklítinnoíkarcinomiporožninirotazadopomogoûpoperednʹonavčenihmodelejglibokogonavčannâ AT prasaddvenkatavara viâvlennâploskoklítinnoíkarcinomiporožninirotazadopomogoûpoperednʹonavčenihmodelejglibokogonavčannâ AT lokeswariyvenkataramana viâvlennâploskoklítinnoíkarcinomiporožninirotazadopomogoûpoperednʹonavčenihmodelejglibokogonavčannâ |
| first_indexed |
2025-07-17T12:18:16Z |
| last_indexed |
2025-07-17T12:18:16Z |
| _version_ |
1850411607558979584 |
| spelling |
oai:ojs2.ex.aqua-time.com.ua:article-3942024-10-10T08:54:45Z DETECTION OF ORAL SQUAMOUS CELL CARCINOMA USING PRE-TRAINED DEEP LEARNING MODELS ВИЯВЛЕННЯ ПЛОСКОКЛІТИННОЇ КАРЦИНОМИ ПОРОЖНИНИ РОТА ЗА ДОПОМОГОЮ ПОПЕРЕДНЬО НАВЧЕНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ DHANYA, K. PRASAD, D. VENKATA VARA LOKESWARI, Y. VENKATARAMANA плоскоклітинний рак порожнини рота, трансферне навчання, попередньо навчені моделі, згорткові нейронні мережі, гістопатологічні зображення, класифікація oral squamous cell carcinoma, transfer learning, pre-trained models, convolutional neural networks, histopathological images, classification Background. Oral squamous cell carcinoma (OSCC), the 13th most common type of cancer, claimed 364,339 lives in 2020. Researchers have established a strong correlation between early detection and better prognosis for this type of cancer. Tissue biopsy, the most common diagnostic method used by doctors, is both expensive and time-consuming. The recent growth in using transfer learning methodologies to aid in medical diagnosis, along with the improved 5-year survival rate from early diagnosis serve as motivation for this study. The aim of the study was to evaluate an innovative approach using transfer learning of pre-trained classification models and convolutional neural networks (CNN) for the binary classification of OSCC from histopathological images. Materials and Methods. The dataset used for the experiments consisted of 5192 histopathological images in total. The following pre-trained deep learning models were used for feature extraction: ResNet-50, VGG16, and InceptionV3 along with a tuned CNN for classification. Results. The proposed methodologies were evaluated against the current state of the art. A high sensitivity and its importance in the medical field were highlighted. All three models were used in experiments with different hyperparameters and tested on a set of 126 histopathological images. The highest-performance developed model achieved an accuracy of 0.90, a sensitivity of 0.97, and an AUC of 0.94. The visualization of the results was done using ROC curves and confusion matrices. The study further interprets the results obtained and concludes with suggestions for future research. Conclusion. The study successfully demonstrated the potential of using transfer learning-based methodologies in the medical field. The interpretation of the results suggests their practical viability and offers directions for future research aimed at improving diagnostic precision and serving as a reliable tool to physicians in the early diagnosis of cancer. Стан питання. Плоскоклітинний рак ротової порожнини (ПКРРП) є 13-м за поширеністю типом злоякісних новоутворень, що став причиною загибелі 364339 осіб у 2020 р. Встановлено існування кореляційного зв'язку між ранньою діагностикою та кращим клінічним прогнозом для цього типу раку. Біопсія тканин, найпоширеніший метод діагностики, який використовують у клініці, є доволі дорогою і трудомісткою. Нещодавнє зростання використання методів трансферного навчання для допомоги в медичній діагностиці, а також покращення 5-річної виживаності при ранній діагностиці слугували мотивацією для цього дослідження. Метою дослідження було оцінити інноваційний підхід з використанням трансферного навчання попередньо навчених моделей класифікації та згорткових нейронних мереж (ЗНМ) для бінарної класифікації ПКРРП на гістопатологічних зображеннях. Матеріали та методи. Набір даних, використаний для експериментів, складався з 5192 гістопатологічних зображень. Для встановлення ознак ПКРРП на патогістологічних зображеннях використовували такі попередньо навчені глибинні моделі: а) ResNet-50, б) VGG16, в) InceptionV3 разом із налаштованими ЗНМ для класифікації. Результати. Встановлено високу чутливість та перспективність запропонованого підходу виявлення ПКРРП у медичній галузі. Всі три моделі були використані в експериментах з різними гіперпараметрами і протестовані на наборі з 126 гістопатологічних зображень. Найефективніша розроблена модель досягла точності 0,90, чутливості 0,97 та AUC 0,94. Візуалізація результатів була виконана за допомогою ROC-кривих та матриць помилок. У роботі також інтерпретовано отримані результати та сформульовано пропозиції щодо подальших досліджень. Висновки. Проведене дослідження успішно продемонструвало потенціал використання методології трансферного навчання в медичній галузі. Інтерпретація результатів свідчить про його практичну життєздатність і пропонує напрямки подальших досліджень, спрямованих на підвищення точності діагностики. PH Akademperiodyka 2024-10-09 Article Article application/pdf https://exp-oncology.com.ua/index.php/Exp/article/view/394 10.15407/exp-oncology.2024.02.119 Experimental Oncology; Vol. 46 No. 2 (2024): Experimental Oncology; 119-128 Експериментальна онкологія; Том 46 № 2 (2024): Експериментальна онкологія; 119-128 2312-8852 1812-9269 10.15407/exp-oncology.2024.02 en https://exp-oncology.com.ua/index.php/Exp/article/view/394/357 Copyright (c) 2024 Experimental Oncology https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |