Classification of skin cancer using VGGNet model structures

Authors : Volkan KAYA, İsmail AKGÜL

Pages : 190-198

Doi:10.17714/gumusfenbil.1069894

View : 14 | Download : 9

Publication Date : 2023-01-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Cilt kanseri insanlarda en sık rastlanan kanser türlerinden birisidir. Bu kanser türü melanosit denilen cilt hücreleri tarafından üretilmekte ve bu hücrelerin bölünüp çoğalması sonucunda meydana gelmektedir. Cilt kanserinin en önemli belirtisi deri üzerinde leke oluşması veya var olan lekenin şeklinde, renginde veya büyüklüğündeki değişiklerin gözlenmesidir. Normal bir leke ile cilt kanserinin farkını ayırt etmek için uzman bir hekime başvurmak gereklidir. Uzman hekimler dermatoskopi olarak adlandırılan deri yüzeyi mikroskopisi kullanarak deri üzerindeki lekeleri incelerler ve takip altına alırlar veya şüpheli gördüğü bölgeden parça örneği alarak laboratuvar ortamında incelenmesini isterler. Bu durum cilt kanseri teşhisinin yapılabilmesi için hem işlem maliyetini artırmakta hem de daha geç evrede tedavi edilmesine yol açmaktadır. Bundan dolayı cilt kanserini erken teşhis edebilen bir yazılıma ihtiyaç duyulmaktadır. Son yıllarda popüler olan makine öğrenmesi sayesinde uzman hekimlere yardımcı olan bir yazılım ile birçok hastalık tanısı konulabilmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesinin bir alt alanı olan derin öğrenme yöntemi kullanılarak cilt kanserini hızlı bir şekilde sınıflandıran ve geleneksel bir evrişimsel sinir ağı mimarisi haline gelen VGGNet model yapıları insert ignore into journalissuearticles values(VGG-11, VGG-13, VGG-16, VGG-19); kullanılmıştır. VGGNet model yapılarından biri olan VGG-11 mimarisi diğer model yapılarına göre cilt kanserini daha üstün başarı doğruluğunda insert ignore into journalissuearticles values(%83); tespit ettiği gözlemlenmiştir.
Keywords : Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Cilt kanseri sınıflandırma, VGGNet