Hair Removal and Lesion Segmentation with FCN8-ResNetC and Image Processing in Images of Skin Cancer

Authors : Cihan AKYEL, Nursal ARICI

Pages : 231-238

Doi:10.17671/gazibtd.1060330

View : 43 | Download : 12

Publication Date : 2022-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Cilt kanseri oldukça yaygın görülmektedir. Cilt kanseri tedavisinde erken tespit önemlidir. Artık cilt kanseri tanısında bilgisayar teknolojisi temelli yöntemler (derin öğrenme, görüntü işleme) daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yöntemler ile tanı sürecinde insan hatası ortadan kaldırılabilir. Lezyon görüntüleri üzerindeki kıl gürültüsünün temizlenmesi doğru bölütleme için önem teşkil eder. Doğru bölütlenmiş lezyon görüntüsü ile cilt kanseri tanısında başarı oranı artacaktır. Bu çalışma, cilt kanseri görüntülerinde kıl temizliği ve bölütleme için FCN8 tabanlı yeni bir yaklaşım sunmaktadır. FCN8 algoritmasına ResNetC eklenerek başarı artışı sağlanmıştır. ResNetC ResNet tabanlı yeni bir modeldir. Çalışmada ISIC 2018’e ait iki veri seti ve PH2 veri seti kullanıldı. Kıl temizliğinde eğitim başarısı %89.380, lezyon bölütlemesinde ise %97.050 olarak elde edildi. Lezyon görüntülerindeki kıl gürültüsü temizliği için 3000 kıl maskesi çalışmada kapsamında oluşturulmuştur.
Keywords : derin öğrenme, kıl temizliği, cilt kanseri, FCN, ResNet

ORIGINAL ARTICLE URL