Attention mechanism in deep learning: An application in skin cancer
Derin öğrenmede dikkat mekanizması: Cilt kanserinde bir uygulama
- Tez No: 801847
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN, DOÇ. DR. MURAT GEZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Bu çalışma, cilt kanseri ve melanomun makine öğrenmesı yöntemlerı ile analizine yardımcı olacak bir sistemin gerçekleştirilmesini içermektedir. Cilt kanseri, hemen tedavi edilmezse ölüme neden olabilen yaygın ve çok ciddi bir hastalıktır. Melanom cilt kanserinin en tehlikeli ve aynı zamanda nadir görülen türüdür. En çok ölüme neden olur. Tüm hastalıklarda olduğu gibi cilt kanserinde de erken ve doğru teşhis çok önemlidir. Katkımız, iyi huylu bir melanomu başka bir kötü huylu melanomdan ayıran melanomun dermoskopik görüntülerinin bir sınıflandırma modelinin uygulanmasıyla ilgilidir. Bilgisayar destekli analiz sistemleri, dermatologların ve hastaların daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme bilgisayar destekli analiz sistemlerinde etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, CNN modelinin avantajını göstermek için otomatik bir melanom tespit sınıflandırma sistemi önerilmiştir. Bu çalışmada, Melanom tespiti için derin sinir ağı modeli olarak tasarlanan CNN ile, diğer yöntemlere göre %99 daha yüksek sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study involves the implementation of a system assisted by machine learning methods to analyze skin cancer and melanoma. Skin cancer is a common and serious disease that can lead to death if not treated promptly. Melanoma is the most dangerous and rare type of skin cancer, and it causes the majority of deaths. Just like with any disease, early and accurate diagnosis is crucial for skin cancer. Our contribution focuses on the application of a classification model to the dermoscopic images of melanoma, which distinguishes a benign melanoma from a malignant one. Computer-aided analysis systems assist dermatologists and patients in making better decisions, and they are effectively utilized in machine learning and deep learning in computer-aided analysis systems. In this study, an automatic melanoma detection and classification system is proposed to showcase the advantages of the CNN model. In this study, an automatic melanoma detection and classification system using a CNN designed as a deep neural network model for melanoma detection achieved a classification accuracy 99% higher than other methods.
Benzer Tezler
- GNSS sinyal kayıplarında iha'ların konumlandırılması için derin öğrenme tabanlı görsel ve ataletsel veri füzyonu
Deep learning based visual and inertial data fusion for uav localization in case of GNSS signal losses
MAHMUT KARAASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSİN KAYA
- Motor hareket hayali eeg verilerini deneklerden bağımsız ortak elektrotlar kullanarak sınıflama
Classification of motor imagery eeg data using subject-independent common electrodes
ALİ ÖZKAHRAMAN
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Radar target detection using improved transformer neural networks
Geliştirilmiş transformer sinir ağları ile radar hedef tespiti
SENA ÇAYBAŞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Derin öğrenme yöntemleri kullanarak medikal görüntülerinden otomatik hastalık tespiti ve tıbbi raporlarının yazılması
Automatic disease detection and medical report generation from medical images using deep learning methods
MURAT UÇAN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA
- Haberleşme ağlarında saldırı tespiti için yapay zeka modellerinin uygulanması
Application of artifical intelligence models for intrusiondetection in communication networks
ALPERAY BURAK KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU