A Method Based On Deep Learning For Classification Skin Lesions


Göreke V.

Türk Doğa ve Fen Dergisi, vol.10, no.1, pp.30-36, 2021 (National Refreed University Journal)

  • Publication Type: Article / Article
  • Volume: 10 Issue: 1
  • Publication Date: 2021
  • Doi Number: 10.46810/tdfd.797683
  • Title of Journal : Türk Doğa ve Fen Dergisi
  • Page Numbers: pp.30-36

Abstract

Cilt kanseri kötü huylu tümörlerin kontrolsüz çoğalması nedeni ile başlar. Dünya çapında sık karşılaşılan bir kanser türüdür. Uzman hekimler tarafından çıplak gözle incelemesi ve teşhis konulması güçtür. Bu yüzden bilgisayar destekli teşhis sistemleri hekimlere tanı koymada yardımcı olabilir. Bu sistemler günümüzde yapay zekânın bir türü olan derin sinir ağlarını yaygın olarak kullanır. Pek çok derin sinir ağı içeren çalışmada derin sinir ağının girişinde veri girişi olarak doğrudan medikal görüntüler kullanılır. Bu çalışmada ise görüntü verisinden ön eğitimli derin sinir ağı ile elde edilmiş nümerik veri, ön işlemden geçirilerek sınıflandırıcı girişine uygulanmıştır. Ağ mimarisine bağlı olarak bu sistemler öznitelikleri kendi katmanlarında çıkarırlar. Bu çalışmada VGG16 ön eğitimli derin sinir ağı kullanılarak ilk önce ağ katmanlarından görüntülere ilişkin öznitelikler elde edilmiştir. Daha sonra yüksek miktarda veri içeren bu özniteliklerin boyutu azaltılmıştır. Böylece sınıflandırmada en iyi başarımı sağlayacak öznitelikler elde edilmiştir. Veri artırma algoritması kullanılarak elde edilen nümerik veri artırılmış ve CNN tür derin sinir ağında %96 sınıflandırma doğruluğu ve %100 AUC başarımı elde edilmiştir