Derin öğrenme yöntemleriyle dermoskopi görüntülerinden melanom tespiti: Kapsamlı bir çalışma

Authors : Oktay YILDIZ

Pages : 2241-2260

Doi:10.17341/gazimmfd.435217

View : 31 | Download : 20

Publication Date : 2019-06-25

Article Type : Research Paper

Abstract :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 algoritmaları 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 algoritmaları ve Yapay sinir ağları, En yakın komşu algoritması ve Destek vektör makinesi gibi geleneksel makine öğrenmesi algoritmalarını da kapsayan detaylı bir deneysel çalışma yapılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda melanom tanısı için tasarlanan C4Net derin sinir ağ modeli diğer yöntemlere göre daha yüksek doğrulukta sınıflandırma başarısı göstermiştir. 
Keywords : melanom tespiti, konvolüsyonel sinir ağı, derin öğrenme, makine öğrenmesi, cilt kanseri