Dermoskopik Görüntülerde Lezyon Bölütleme İşlemlerinde K-ortalama Kümeleme Algoritmasının Kullanımı

Authors : Sümeyya İLKİN, Oktay AYTAR, Tuğrul Hakan GENÇTÜRK, Suhap ŞAHİN

Pages : 182-191

Doi:10.29109/gujsc.625378

View : 25 | Download : 16

Publication Date : 2020-03-23

Article Type : Research Paper

Abstract :Melonom cilt kanserinin erken evrelerinde yapılan teşhisler, iyileşme prognozuna olan etkilerinden dolayı hayati önem taşımaktadır. Yapılan bu teşhisler büyük oranda cildin görsel değerlendirmesiyle yapılmaktadır. Dolayısıyla, yapılan bu görsel değerlendirme sonucu konulan teşhis çoğunlukla doktorların uzmanlığına bağlı olduğu için, sübjektif bir değerlendirme olmaktadır. Yapılan bu çalışmada, doktorlar tarafından konulan teşhislerdeki doğruluk oranlarını artırmak için cilt görüntülerindeki lezyon bölgelerinin bölütleme işlemi K-ortalama kümeleme algoritması ile yapılmaktadır. Algoritmada, K merkezi sayısı 2 ve 4 değerleri seçilerek sistem test edilmektedir. Test aşamasında özel bir melanom veri seti kullanılmıştır. Elde edilen değerlerin analiz işlemleri, Pik Sinyali Gürültü Oranı (PSNR) ve Korelasyon Katsayısı (CC) metrikleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Yapılan bu çalışmanın performansı, daha önce tarafımızdan gerçeklenen Canny kenar belirleme ve ortalama kayma algoritmaları ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Yapılan bölütleme işleminde, merkez sayısı 4 seçilen K-ortalama kümeleme algoritmasında en yüksek PSNR değeri 17,1591dB olarak tespit edilmiştir. Metrik sonuçlar incelendiğinde, K-ortalama kümeleme algoritmasında merkez sayısı 4 olarak seçildiğinde elde edilen sonuçların daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.
Keywords : Medikal Görüntü İşleme, Melonom Cilt Kanseri, Lezyon Bölütleme, K Ortalama Kümeleme Algoritması, Ortalama Kayma Algoritması, Canny Kenar Belirleme Algoritması