TY  - JOUR
TI  - Cilt Kanseri Görüntülerinde FCN8-ResNetC ve Görüntü
İşleme ile Kıl Temizliği ve Lezyon Bölütleme
AB  - 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.
AU  - ARICI, Nursal
AU  - akyel, cihan
DO  - 10.17671/gazibtd.1060330
PY  - 2022
JO  - Bilişim Teknolojileri Dergisi
VL  - 15
IS  - 2
SN  - 1307-9697
SP  - 231
EP  - 238
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/516134
ER  -