Derin öğrenmeye dayalı nesne tespiti modelleri ile cilt kanseri tespiti
Skin cancer detection with deep learning-based object detection models
- Tez No: 1000202
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çalışmada, YOLOv8, YOLOv11, YOLOv12 ve RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) olmak üzere farklı derin öğrenme tabanlı nesne tespiti modelleri kullanılmış ve bu modellerin benign (iyi huylu) ve malign (kötü huylu) cilt lezyonlarını ayırt etmedeki başarı düzeyleri karşılaştırılmıştır. Araştırmanın hedefi, söz konusu modellerin doğruluk, hız, genelleme yeteneği ve gerçek zamanlı çalışma performansı açısından kapsamlı bir değerlendirmesini yapmaktır. Böylece, klinik uygulamalarda kullanılabilecek daha hızlı, güvenilir ve objektif bir erken teşhis sistemi geliştirilmesine katkı sağlanması amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
n this study, four different deep learning–based object detection models—YOLOv8, YOLOv11, YOLOv12, and RT-DETR (Real-Time Detection Transformer)—were utilized to compare their performance in distinguishing between benign (non-malignant) and malignant skin lesions. The primary objective of the research is to conduct a comprehensive evaluation of these models in terms of accuracy, speed, generalization capability, and real-time performance. The ultimate goal is to contribute to the development of a faster, more reliable, and objective early diagnosis system that can be effectively implemented in clinical applications.
Benzer Tezler
- Havalimanı pistlerinde yabancı madde tespiti için derin öğrenme yaklaşımı
Deep learning approach for foreign object detection on airport runways
NECİP ŞAHAMETTİN KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Sivil HavacılıkFırat ÜniversitesiHavacılık Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER OSMAN DURSUN
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Fusion of RGB and thermal image pairs for object and face liveness detection
Nesne ve yüz canlılığı tespiti için RGB ve termal görüntü çiftlerinin birleştirilmesi
MERVE ERŞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Yapay zeka tabanlı görüntü işleme teknikleri ile iş güvenliğinde kullanılan kişisel ekipmanların tespit edilmesi
Detection of personal equipment used in occupational safety with artificial intelligence based image processing techniques
MEHMET ERTUĞRUL EVRENSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL AKGÜL
- Optimization of deep neural network architectures for the forest fire detection
Orman yangini tespitinde derin sinir aği mimarilerinin optimizasyonu
BERRİN SAVDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL