Merhaba Misafir

Derin öğrenme yöntemleriyle dermoskopi görüntülerinden melanom tespiti: Kapsamlı bir çalışma

PDF

Cilt kanseri yaygın görülen ve tedavi edilmemesi durumunda ölüme neden olan ciddi bir hastalıktır. Melanom ise nadir görülmesine rağmen ölüme en çok neden olan cilt kanseri türüdür. Tüm hastalıklarda olduğu gibi cilt kanserinin erken ve doğru tespit edilmesi hayati önem taşımaktadır. Bilgisayar destekli tanı sistemleri cilt kanseri tespitinde hekimlere ve hastalara yardımcı olabilir. Bilgisayar destekli tanı sistemlerinde özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Gerçekleştirilen bu çalışmada cilt kanseri türü olan melanom için otomatik tanı koyabilecek bir sistem önerilmektedir. Melanom tanısı için tasarlanan C4Net derin sinir ağ modeli ile beraber literatürde ön plana çıkmış AlexNet, GoogLeNet, ResNet, VGGNet derin öğrenme modelleri ve Yapay sinir ağları, En yakın komşu algoritması ve Destek vektör makinesi gibi geleneksel makine öğrenme yöntemlerini de kapsayan detaylı bir deneysel çalışma yapılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda, tasarlanan C4Net derin sinir ağ modeli %96,94 doğrulukta melanom tanısı koyarak, diğer yöntemlere göre daha yüksek sınıflandırma başarısı göstermiştir.

Yayınlandığı Kaynak : Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
  • Yıl : 2019
  • DOI : 10.17341/gazimmfd.435217
  • Cilt : 34
  • ISSN : 1300-1884
  • Sayı : 4
  • eISSN : 1304-4915
  • Sayfa Aralığı : 2241-2260
  • IO Kayıt No : 97324
  • Yayıncı : Gazi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi