Detection of Urinary Bladder Cancer using Algorithms in Artificial Intelligence

Cilj ovog rada je detekcija karcinoma mokraćnog mjehura pomoću algoritama umjetne inteligencije na temelju slika dobivenih pomoću električnog mikroskopa. Konvolucijska neuronska mreža je odabrana kao algoritam koji će se koristiti za izvršavanje ovog zadatka. Provedena je usporedba 15 različitih struktura konvolucijskih neuronskih mreža, kako bi se pronašla optimalna struktura za izvršavanje ovog zadatka. Ispitan je utjecaj pojedinih parametara poput odabranog algoritma za optimizaciju parametara, stope učenja i aktivacijskih funkcija na performanse mreže. Na temelju dobivenih rezultata predložena je optimalna struktura konvolucijske neuronske mreže za izvršavanje cilja ovog rada.The aim of this paper is to detect bladder cancer by using artificial intelligence algorithms based on images obtained by an electric microscope. Convolutional neural network is selected as the algorithm to be used to perform this task. A comparison of 15 different structures of the convolutional neural networks was performed, in order to find the optimal structure for performing this task. The influence of certain parameters such as the chosen optimization algorithm, learning rate, and activation functions, on the network performance was investigated. Based on the obtained results, the optimal structure of the convolutional neural network was proposed to accomplish the goal of this paper