Geri Dön

Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks

Dermatolog derecesinde derin sinir ağı ile cilt kanserinin sınıflandırılması

  1. Tez No: 671269
  2. Yazar: JUNAID IQBAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SHAHRAM TAHERI
  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: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Son birkaç on yılda, cilt kanseri vakaları muazzam bir şekilde arttı. Hem gelişmiş hem de gelişmemiş ülkelerde bile erkek / kadın ölümlerinin en popüler nedenini alıyor. Cilt kanseri erken aşamalarda tedavi edilemezse, insan cildine inerek vücudun diğer bölgelerine hızla yayılabilir. Melanom, hastalara şans eseri görünür hale gelir ve erken aşamalarda tespit etme fırsatı yaratır. Bilgisayar destekli teşhis için derin öğrenme yöntemlerinin yakın zamanda ortaya çıkışı, insan uzmanların bir hastanın durumu hakkında bilinçli kararlar vermesini kolaylaştırabilecek akıllı sağlık hizmeti görüntüleme tabanlı teşhis sistemlerinin geliştirilmesine izin verdi. Bu raporda, cilt lezyonu sınıflandırması sorununa, özellikle deri kanserinin (melanom) erken evrelerde saptanmasına odaklanılacak ve bir deri lezyonu içeren dermoskopik görüntüyü kanserli veya iyi huylu. Bu çalışmayı tekrarlamak için hangi metodolojiyi ve parametreleri kullanacağımızı belirledik. Bu raporda, derin ağların ve evrişimli sinir ağlarının, farklı görüntü sınıflandırmalarında el yapımı özellik çıkarıcıların yerini nasıl aldığına ışık tutmaya çalıştık.

Özet (Çeviri)

Over the past few decades, cases of skin cancer have increased enormously. It is getting most popular cause of deaths in men/woman's even in both developed and undeveloped countries. If skin cancer can't be treated in early stages, it can go down in human skin and spread quickly to other parts in the body. Melanoma causes luckily become visible to sufferers creating an opportunity to detect in early stages. The recent advent of deep learning methods for computer - aided diagnosis has allowed the development of intelligent healthcare imaging-based diagnostic systems that can facilitate the human experts in making informed decisions about a patient's condition. In this report will focus on the problem of skin lesion classification, specifically the detection of skin cancer (melanoma) in early stages, and present a deep learning (Convolution Neural Network) based approach to classify the dermoscopic image containing a skin lesion as cancerous or benign. We have identified what methodology and parameters to use to replicate this study. In this report we have tried to brought in light that how deep networks and convolutional neural networks are taking the place of handcrafted feature extractors in different image classifications.

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. Hybrid detection techniques for skin cancer images

    Başlık çevirisi yok

    HASAN ABED HASAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM

  3. 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

  4. Segmenting dermoscopy image with different image processing algorithms

    Dermoskopi görüntülerinin farklı görüntu işleme yöntemleri ile bölütlenmesi

    SHAKAR SALİH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İHSAN HALUK AKIN

    YRD. DOÇ. DR. SAİME AKDEMİR AKAR

  5. Psoriatik artritli olgularda klinik ve laboratuvar değerlendirme

    Clinical and laboratory assessment in patients with psoriatric arthritis

    FATMA GÜL YURDAKUL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonSağlık Bakanlığı

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ ESER