Аутори:
1. Branislava Jeftić, Univeristy of Belgrade, Faculty of Mechanical Engineering, 2. Игор Хут, Serbia
3. Ivana Stanković (Mileusnić), Машински факултет Универзитета у Београду, 4. Jovana Šakota-Rosić, Машински факултет Универзитета у Београду, Serbia
5. Lidija Matija, Машински факултет Универзитета у Београду, Serbia
6. Djuro Koruga, Serbia

Апстракт:
У циљу додатног испитивања потенцијала Оптомагнетне имиџинг спектроскопије у детекцији канцера грлића материце, примењен је алгоритам дубоког учења за класификацију оптомагнетних спектара узорака. Оптомагнетни спектри садрже информацију о својствима ћелија и на основу тих својстава омогућено је разликовање нормалних ћелија, ћелија са различитим степеном дисплазије и ћелија канцера. У претходним исптраживањима, показани су високи проценти тачности, сензитивности и специфичности са којима Оптомагнетна имиџинг спектроскопија детектује канцер грлића материце у случају бинарне класификације, док су нешто нижи проценти постигнути у случају класификације у четири класе. У поређењу са резултатима добијеним конвенционалним алгоритмима машинског учења за класификацију, предложени алгоритам дубоког учења је дао сличне резултате по питању тачности (80%), већу сензитивност (83.3%) и компарабилну специфичност (78%).

Кључне речи:
Оптомагнетна имиџинг спектроскопија,Канцер грлића материце,Дубоко учење,Конволуционе неуронске мреже

Тематска област:
СИМПОЗИЈУМ Б - Биоматеријали и наномедицина

Датум пријаве сажетка:
11.07.2022.

Конференцијa:
Contemporary Materials 2022 - Savremeni materijali

Сажетак рада