Development and Comparison of Skin Cancer Diagnosis Models

Authors : Emel SOYLU, Rukiye DEMİR

Pages : 1217-1221

Doi:10.31590/ejosat.1013910

View : 19 | Download : 31

Publication Date : 2021-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Cilt kanseri, cildin en dış tabakası olan epidermisteki anormal hücrelerin kontrolsüz büyümesidir. Anormal hücrelerin hızlı büyümesi ve çoğalması, cildin kötü huylu tümörlerini oluşturur. Araştırmacılar, cilt görüntülerinin bilgisayar analizi ile cilt lekesinin iyi huylu veya kötü huylu olup olmadığını ayırt etmeye çalışırlar. Bu çalışmada malign cilt görüntülerinin bilgisayar analizi ile teşhis edilmesi amaçlanmıştır. Derideki lekeli görünüm, derin transfer öğrenme teknikleri kullanılarak iyi huylu veya kötü huylu olarak sınıflandırılır. Ağ eğitiminde iyi huylu veya kötü huylu cilt lekesi görüntü verileri kullanıldı. Görüntü sınıflandırmasında, Matlab derin öğrenme araç kutusunda bulunan darkNet-19, darkNet-53, squeezeNet, shufleNet mimarileri karşılaştırılmıştır. Yüksek doğrulukta sonuçlar elde edilmiştir. DarkNet-19 mimarisi ile en yüksek performans %89,89 ile elde edilmiştir. DarkNet-53, shuffleNet, pinchNet mimarilerinin performansları sırasıyla %87,36, %86,15, %84,23'tür.
Keywords : Cilt kanseri, Görüntü sınıflandırması, Derin öğrenme