SegNet Mimarisi Kullanılarak Cilt Lezyon Bölütleme Performansının İyileştirilmesi

Authors : Nurullah ŞAHİN, Nuh ALPASLAN

Pages : 40-45

Doi:10.31590/ejosat.araconf6

View : 18 | Download : 19

Publication Date : 2020-04-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Kötü huylu melanom, bütün cilt kanseri türleri arasında üçüncü en sık rastlanan tür olmasına rağmen en çok ölüme neden olan formudur. Kötü huylu melanomun erken aşamada teşhisi hastanın yaşama şanşını büyük oranda artırdığından, erken teşhis oldukça önemlidir. Melanom teşhisi dermatologlar tarafından lezyon bölgesinin geometrisi, rengi, yapısal ve dokusal özellikleri gibi görsel niteliklerine bakılarak yapılmaktadır. Ancak, son zamanlarda, bilgisayarlı görü ve makine öğrenmesi yöntemlerindeki gelişmeler ile birlikte melanoma tanısı için bilgisayar destekli tanı sistemleri popüler olmaya başlamıştır. Bu çalışmada ciltte bulunan lezyonların bölütlenmesi için SegNet mimarisi tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Bunun yanında, cilt lezyonları üzerinde veri büyütme ve renk tutarlılığı ve kıl silme gibi önişleme adımların bölütleme performansı üzerinde etkileri incelenmiştir. Deneylerimizde ISBI2016 veri kümesi kullanılmıştır. Sonuçlar veri büyütme ve önişlemenin bölütleme performasını dikkate değer oranda artırdığını göstermektedir. Bununla birlikte, veri büyütmenin ezberlemeyi önlediği ve modellerin genelleme yeteneğini artırdığı sonucuna varılmıştır.
Keywords : melanoma, bölütleme, derin öğrenme, lezyon, segnet