Yapay sinir ağları kullanılarak cilt hastalıklarının teşhis edilmesi için yardımcı bir sistem gerçekleştirilmesi
Developing a subsystem for dermatological diseases diagnosis using artificial neural networks
- Tez No: 446509
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Cilt Hastalıkları, Gabor Dalgacık Dönüşümü, Çok Katmanlı Algılayıcı, Çapraz Doğrulama, Artificial Neural Network, Skin Diseases, Gabor Wavelet Lug, Multilayer Perceptron, Cross Validate
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Cilt hastalıklarının teşhisi günümüzde dermatoloji alanında büyük bir sıkıntıya neden olmuştur. Cilt hastalıklarının benzerliğinden dolayı bu çoğu zaman yanlış teşhise sebep olmaktadır. Yanlış teşhis ise doğal olarak yanlış tedavi uygulanmasına neden olacaktır. Bu çalışmada cilt hastalıkları tanıması üzerine bir sistem gerçekleştirilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada materyal olarak insan cilt görüntüleri kullanılmıştır. Bu cilt görüntülerinden öznitelik çıkarmak için Gabor dalgacık dönüşümü kullanılarak her bir imgeden öznitelik matrisi elde edilmiştir. Bu öznitelik matrislerin standart sapma, ortalama ve entropi değerleri hesaplanmıştır. Bu değerlerle her imge için 3 parametrelik yeni bir öznitelik vektörü oluşturulmuştur. Elde edilen özniteliklerin sınıflandırılması için yapay sinir ağları kullanılmıştır. Elde edilen öz nitelikler farklı öğrenme algoritmaları ile çapraz doğrulama testine tabi tutularak %85'e varan başarı düzeyleri elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, huge distress in dermatology field is caused by diagnose of skin diseases. Due to similarities of skin diseases, wrong diagnoses are caused. Naturally this condition brings wrong treatment. In this study, tried to construct a system about skin diseases recognition. In this working, human skin image are used as a material. To reach attributes from these skin images, attribute matrix from each image using Gabor wavelet lug. Standard deviation, mean and entropi values of attribute matrix. With these values, made a new attribute vector that has 3 parameters for each image. To classification of obtained attributes, used artificial neural networks. Obtained attributes are subjected cross validate test with different learning algorithms and finally reached approximately %85 success rate.
Benzer Tezler
- Using deep learning and medical data classification for predicting bacterial skin infection
Başlık çevirisi yok
SURA ABDULAMEER NAYYEF AL-DABBAGH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tıbbi görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle hastalıklarda teşhis otomasyon modeli
Diagnostic automation model in diseases with medical image processing and deep learning methods
MUSTAFA GÜLER
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSİN NAMLI
DOÇ. DR. RAMAZAN ÜNLÜ
- Evrişimsel sinir ağları ile cilt hastalık görüntülerinin sınıflandırılmasında transfer öğrenme yönteminin etkinliğinin araştırılması
Investigation of the efficiency of transfer learning method in classification of skin disease images by convolutional neural networks
AYHAN SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ NİZAM
- Classification of dermoscopic images using neural networks
Dermoskopik görüntülerin sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması
ENES ALBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak cilt kanseri teşhisi
Skin cancer diagnosis using deep learning algorithms
BURAK DARILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN GÜLER