Geri Dön

Diagnosing melanoma cancer using deep learning

Derin öğrenme kullanarak melanoma kanseri tespiti

PDF İndir

  1. Tez No: 793460
  2. Yazar: SEDA BÜŞRA BAKIR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KILIÇ, PROF. DR. SADETTİN KAPUCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Dermatoloji, Mechanical Engineering, Dermatology
  6. Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Melanoma Kanseri, Yapay Zekâ, Erken Teşhis, Deep Learning, Melanoma Cancer, Artificial Intelligence, Early Diagnosis
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Cilt kanseri yaygın görülen ve tedavi edilmemesi durumunda ölüme neden olan ciddi bir hastalıktır. Melanoma ise nadir görülmesine rağmen ölüme en çok neden olan cilt kanseri türüdür. Tüm hastalıklarda olduğu gibi cilt kanserinin erken ve doğru tespit edilmesi hayati önem taşımaktadır. Bu projede derin öğrenme kullanılarak tespit edilmesi amaçlanan melanoma kanserinin hasta için ve hekim için büyük kolaylık taşıması beklenmektedir. Projenin temel amacı deri kanseri görülen hastaların erken teşhisinin yapılması ve sağlık sistemine yardım edilmesi, bu sayede hızlı ve etkili tedavi yöntemlerinin başlatılmasını sağlamaktır. Yapay zekânın sağlık alanındaki bu gelişmeler sayesinde hekim ve hasta konforu artmaktadır. Bu çalışmada ISIC Arşiv'den alınan veriler derin öğrenme algoritması ile eğitildi. Derin öğrenme metodu kullanılarak uygun kamera aparatı üzerinden vücuttaki 'ben'in malign ya da benign olduğu, yazılım sayesinde tespit edildi. Böylece erken teşhis sağlanmış olup hastalar doktorlarına danışabileceklerdir. Geliştirilen algoritma, ben'leri %100'e yakın başarıyla tespit edip, SSD MobileNet V2 metodunda doğruluk oranı %88 ve SSD ResNet101 metodunda %89 bulunmuştur. Bu bulgular ile çalışmanın ileriki çalışmalara ve mobil sağlık temelinde tanı sistemlerine ışık tutacağı ön görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Skin cancer is common and a serious disease, which can lead to death if not treated in time. Melanoma is the rarest and most dangerous type of skin cancer. It causes the most deaths. As in all diseases, early and correct detection of skin cancer is very important. It is expected that melanoma cancer, which is aimed to be detected using deep learning in this project, will be of great convenience for the patient and the doctor. The main purpose of the project is to help the early diagnosis of patients with skin cancer and to save time for the health system, thus enabling the initiation of fast and effective treatment methods. Thanks to these developments in the field of health of artificial intelligence, physician and patient comfort increases. In this study, the data from the ISIC Archive were trained with a deep learning algorithm. Using the deep learning method, it was determined by the software that the 'nevus' in the body was malignant or benign over the appropriate camera apparatus. Thus, early diagnosis is provided, and patients will be able to consult their doctors. The developed algorithm has achieved a good result by detecting moles with nearly 100% success and the accuracy rate was 88% in the SSD MobileNet V2 method and 89% in the SSD ResNet101 method. With these conclusions, it is seen that the study will shed light on future studies and diagnosis systems based on mobile health.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    751933

    Detection and classification of melanoma using a dense convolutional neural network

    Yoğun bir konvolüsyonel sinir ağı kullanarak melanomun tespiti ve sınıflandırılmasıgeliştirilmesi

    MOHAMMED YOUSIF ARABI AL-KHUZAIE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN SAHER MOHAMMED AL-AJEELI

  2. Tez No

    667349

    SKIN CANCER DETECTION USING DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

    DERİN DÖNÜŞÜMSEL SİNİR AĞI KULLANILARAK CİLT KANSERİ TESPİTİ

    EMAN IBRAHIM ALYASIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. OĞUZ ATA

  3. Tez No

    675423

    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

  4. Tez No

    741544

    Skin cancer diagnosis based on machine learning techniques

    Makine öğrenme tekniklerine göre deri kanseri teşhisi

    NECHIRVAN ASAAD MAJEED ZEBARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMİN TENEKECİ

  5. Tez No

    975560

    Derin öğrenme tekniği ile (AlexNet ve Googlenet mimarisi kullanılarak) görüntü üzerinden melanom (deri kanseri) teşhisi

    Melanoma (skin cancer) diagnosis via image with deep learning technique (using AlexNet and Googlenet architecture)

    HAMZA AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE YAKUT

Geri Dön