Cilt kanseri teşhisi için yeni bir derin öğrenme algoritması
A new deep learning algorithm for skin cancer diagnosis
- Tez No: 927265
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT KURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 166
Özet
Cilt hastalıkları teşhisi, yapay zekâ ve derin öğrenme alanlarında önemli bir konudur. Deri lezyonlarının doğru teşhisi, erken tedaviye ve etkin sağlık hizmetlerine katkı sağlar. Bu süreç, görüntü analizi, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırıcı algoritmalarla gerçekleştirilir. Ancak, deri lezyonlarının boyut, şekil, renk ve cilt tonlarındaki farklılıklar, ışık koşulları ve arka plan karmaşıklığı gibi faktörler, teşhisi zorlaştırabilir. Bu zorluklara rağmen, derin öğrenme algoritmaları, cilt hastalıkları teşhisinde önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Bu çalışmada, yedi farklı deri hastalığı sınıfı içeren HAM10000 veri seti kullanılmıştır. Yeni bir derin öğrenme modeli geliştirilmiş ve altı farklı CNN algoritması ile deneysel çalışmalar yapılarak sonuçları karşılaştırılmıştır. Yapılan iyileştirmelerle, daha düşük maliyetli ve yüksek doğruluk oranına sahip yeni bir model geliştirilmiş; bu sayede deri hastalıklarının tespitinde yüksek başarı sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The diagnosis of skin diseases is a significant topic in the fields of artificial intelligence and deep learning. Accurate diagnosis of skin lesions contributes to early treatment and effective healthcare services. This process involves image analysis, feature extraction, and classification algorithms. However, factors such as variations in the size, shape, color, and skin tones of lesions, lighting conditions, and background complexity can complicate the diagnosis. Despite these challenges, deep learning algorithms have achieved significant advancements in the diagnosis of skin diseases. In this study, the HAM10000 dataset, containing seven different classes of skin diseases, was utilized. A new deep learning model was developed, and experimental studies were conducted by comparing the results with six different CNN algorithms. With the improvements made, a new model that is both cost-efficient and highly accurate was developed, achieving high success in the detection of skin diseases.
Benzer Tezler
- Skin lesion classification with machine learning
Makine öğrenmesi ile cilt lezyonu sınıflandırması
ESRA SENDEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Detection of skin cancer via deep learning methods
Derin öğrenme yöntemleri ile cilt kanseri tespiti
YASSEN MOHAMED ABULGASIM MOHAMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
- Microwave dielectric property characterization with open-ended coaxial probe and sensing depth analysis of the probes for biological tissues
Açık uçlu koaksiyel prob ile mikrodalga dielektrik özellik tanımlaması ve biyolojik dokular için probların algılama derinlik analizi
CEMANUR AYDINALP
Doktora
İngilizce
2022
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUBA YILMAZ ABDOLSAHEB
- Tam otomatik ve metasezgisel tabanlı yeni bir derin öğrenme mimarisi üretecinin geliştirilmesi ve cilt kanseri teşhisi için etkinliğinin gösterilmesi
Development of a novel, fully automatic and metaheuristic-based deep learning architecture generator and demonstration of its effectiveness through skin cancer diagnosis
MUSTAFA FURKAN KESKENLER
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ DAL
- Phyton üzerinden derin öğrenme algoritmaları kullanılarak deri görüntüsünden cilt hastalıklarının tespit edilmesi
Detection of skin diseases from skin image by using deep learning algorithms in python
KAAN ONUR KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL POLAT