Geri Dön

Evrişimsel sinir ağları kullanarak cilt kanseri risk değerlendirmesi

Skin cancer risk assessment using convolutional neural network

  1. Tez No: 590968
  2. Yazar: SARMAD MOHSEN ALI HURMUZI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HARUN UĞUZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Cilt kanseri insanları tehdit eden ve en sık görülen kanser türlerindendir. Göğüs, prostat, akciğer ve kolon kanseri ile hastalanan insanların sayısına göre, cilt kanseri insanlarda daha yaygın olan bir hastalıktır. Cilt kanseri, teşhisi doktorlar tarafından ciltten veya benlerden örnek alınarak yapılan ve uzmanlık isteyen bir kanser türüdür. Bu tez çalışması kapsamında Evrişimli Sinir Ağları kullanılarak cilt kanser riskinin değerlendirilmesi için bir model oluşturulmuştur. Bu amaçla ISIC (The International Skin Imaging Collaboration) veri seti kullanılarak oluşturulan modelin başarası literatürde yer alan makine öğrenmesi ve evrişimsel sinir ağları ile gerçekleştirilen diğer çalışmaların başarıları ile kıyaslanmıştır. Yapılan değerlendirmeler neticesinde önerilen modelin başarısı, diğer çalışmalarla kıyaslanabilir seviyede bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

Skin cancer is one of the most common types of cancer that threatens people. According to the number of people with breast, prostate, lung and colon cancer, skin cancer is more common in humans. Skin cancer is a type of cancer that is diagnosed by doctors by taking samples from the skin or moles and requires expertise. Within the scope of this thesis, a model has been developed for the evaluation of skin cancer risk by using Convective Neural Networks. For this purpose, the success of the model, which was created by using ISIC (The International Skin Imaging Collaboration) dataset, was compared with the achievements of other studies performed with machine learning and convolutional neural networks in the literature. As a result of the evaluations, the success of the proposed model was found to be comparable to other studies.

Benzer Tezler

  1. Classification of melanoma malignancy in dermatology

    Dermatolojide melanoma malignansının sınıflandırılması

    BİLGE SÜHEYLA GAZİOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  2. Vücut benlerinin klinik görüntüleri üzerinde derin öğrenme tabanlı hastalık tahmini sisteminin geliştirilmesi

    Development of a deep learning based disease prediction system on clinical images of body moles

    ZAFER TOLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN DUMAN

  3. Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak cilt kanseri teşhisi

    Skin cancer diagnosis using deep learning algorithms

    BURAK DARILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN GÜLER

  4. 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

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA AYDIN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ NİZAM

  5. Cilt kanseri tespitinde evrişimsel sinir ağları mimarilerinin karşılaştırılması

    Comparison of convolutional neural networks architectures in skin cancer detection

    KAZIM KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ERGÜN