TY  - JOUR
TI  - Derin öğrenme yöntemleriyle dermoskopi görüntülerinden melanom tespiti: Kapsamlı bir çalışma
AB  - 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 hastalıklardaolduğu gibi cilt kanserinin erken ve doğru tespit edilmesi hayati önem taşımaktadır. Bilgisayar destekli tanısistemleri cilt kanseri tespitinde hekimlere ve hastalara yardımcı olabilir. Bilgisayar destekli tanısistemlerinde özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri etkin bir şekilde kullanılmaktadır.Gerçekleştirilen bu çalışmada cilt kanseri türü olan melanom için otomatik tanı koyabilecek bir sistemönerilmektedir. Melanom tanısı için tasarlanan C4Net derin sinir ağ modeli ile beraber literatürde ön planaçıkmış AlexNet, GoogLeNet, ResNet, VGGNet derin öğrenme modelleri ve Yapay sinir ağları, En yakınkomşu algoritması ve Destek vektör makinesi gibi geleneksel makine öğrenme yöntemlerini de kapsayandetaylı bir deneysel çalışma yapılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda, tasarlanan C4Net derin sinirağ modeli %96,94 doğrulukta melanom tanısı koyarak, diğer yöntemlere göre daha yüksek sınıflandırmabaşarısı göstermiştir.
AU  - YILDIZ, Oktay
DO  - 10.17341/gazimmfd.435217
PY  - 2019
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 34
IS  - 4
SN  - 1300-1884
SP  - 2241
EP  - 2260
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/389856
ER  -