Multi-CNN Deep Feature Fusion and Stacking Ensemble Classifier for Breast Ultrasound Lesion Classification

Ama: Gelimi zellik karma ve topluluk renmesi teknikleri kullanarak tansal doruluu artrmay hedefleyen, meme ultrason grntlerinin benign, malign ve normal kategorilerine snflandrlmas iin gl bir makine renmesi modeli gelitirmek ve dorulamaktr.Yntem: Be halka ak veri setinden oluan 2233 grntlk bir veri seti kullanlmtr.lgili blgeler maskelendikten sonra, nceden eitilmi VGG16, ResNet50V2 ve EfficientNetB3 modelleri kullanlarak derin zellikler karlm ve birletirilmitir.Temel bileen analizi, LightGBM ile zyinelemeli zellik eleme ve ksmi en kk kareler ayrt edici analizi ieren ok adml bir zellik seme sreci uygulanmtr.Lojistik regresyon meta-renicisi ile LightGBM, XGBoost, CatBoost ve random forest' entegre eden bir ynlama topluluk snflandrcs, %75'lik (sentetik aznlk