Breast cancer, a leading cause of mortality among women worldwide, the importance of accurate and efficient
diagnostic methods is emphasized. This study contributes to the literature on breast cancer classification,
particularly using breast ultrasound images, with a new method using a signal processing approach. It introduces
a novel approach by combining features extracted from signals obtained from breast ultrasound images with
signals from Variational Mode Decomposition (VMD) sub-bands. The results demonstrate that utilizing features
from both preprocessed raw data and VMD sub-band signals can effectively distinguish benign and malignant
breast ultrasound images. Classification performance varied depending on the algorithms and data used. According
to the numerical results, the highest classification performance was achieved through the study with balanced data
using the artificial neural network method, with an area under the curve value of 0.9971 and an accuracy value of
0.9821.
Meme kanseri, dünya genelinde kadınlar arasında ölümün önde gelen nedenlerinden biri olup, doğru ve etkili tanı
yöntemlerinin önemi vurgulanmaktadır. Bu çalışma, özellikle meme ultrason görüntülerini kullanarak meme
kanseri sınıflandırması alanındaki literatüre yeni bir sinyal işleme yaklaşımı kullanan yöntem ile katkı
sağlamaktadır. Çalışma, meme ultrason görüntülerinden elde edilen sinyaller ve Varyasyonel Kip Ayrışımı (VMD)
alt bantlarından elde edilen sinyalleri kullanan yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Elde edilen sonuçlar ile hem orijinal
veriden hem de VMD alt bant sinyallerinden elde edilen özelliklerin iyi huylu ve kötü huylu meme ultrason
görüntülerini etkili bir şekilde ayırt edilebileceği gösterilmiştir. Kullanılan algoritma ve uygulanan verilere göre
elde edilen sınıflandırma performansları değişmektedir. Sayısal sonuçlara göre, dengelenmiş veriler kullanılarak
yapay sinir ağları yöntemi ile yapılan çalışma sonucunda en yüksek sınıflandırma performansı elde edilmiş olup,
eğri altında kalan alan değeri 0.9971 ve doğruluk değeri 0.9821 olarak elde edilmiştir.
