Derin Öğrenme ile Deri Rahatsızlıklarının Erken Teşhisi için Bir Sistem Tasarımı

Sedanur Kırcı;Emir Can;Gökhan Atalı;Sinan Serdar Özkan

doi:10.33793/acperpro.05.03.7741

The Academic Perspective Procedia publishes Academic Platform symposiums papers as three volumes in a year. DOI number is given to all of our papers.
Publisher : Academic Perspective

Journal DOI : 10.33793/acperpro
Journal eISSN : 2667-5862

Year :2022, Volume 5, Issue 3, Pages: 425-432

02.11.2022

Derin Öğrenme ile Deri Rahatsızlıklarının Erken Teşhisi için Bir Sistem Tasarımı

Sedanur Kırcı;Emir Can;Gökhan Atalı;Sinan Serdar Özkan

https://doi.org/10.33793/acperpro.05.03.7741

510

232

Abstract

Günümüzde cilt hastalıklarına bağlı ölümlerin sayısında artış gözlemlenmektedir. Dünya genelinde ölüm oranı yüksek olan hastalıklardan birisi olan deri kanserinden ölen insanlar toplam kanser hastalığından ölen insanların %30’unu oluşturmaktadır. Ayrıca deri hastalıkları vücutta sonraki dönemlerde oluşabilecek hastalıklarında habercisi olmaktadır. Bunun aksine yapılan diğer araştırmalarda deri kanserinin erken teşhisinde hastanın hayatının büyük oranda kurtarıldığı görülmüştür. Cilt hastalıklarının teşhisi amacıyla çözüm önerisi olarak çalışmada cilt taraması gerçekleştirebilmek için kullanılabilecek bir cihazı önerisinde bulunulmuştur. Bu çalışmada önerilen cihaz, video dermoskopi cihazına benzer bir yapıda tasarlanmış olup hasta üzerinden anlık olarak alınan görüntüler ile çalışmaktadır. Alınan bu görüntüler derin sinir ağına verilmekte ve elde edilen çıktılar hem arayüz üzerinden görülmekte hem de bir rapor olarak sunulmaktadır. Cihazın insan vücudundan veri alması için bir hareketli mekanizma tasarlanmıştır. Bu hareketli mekanizma insan vücudunu 360 derece tarayarak ben tespiti yapmaktadır. Çalışmanın derin öğrenme yazılımları için ISIC2018 veri seti düzenlenerek uygun veriler seçilmiş ve veri arttırma işlemine tabi tutulmuştur. Toplam 1400 fotoğraf ResNet-50 önceden eğitilmiş modeli ile eğitilmiştir. Bu eğitim sonucu %96 oranda bir doğruluk değeri elde edilmiştir.

Keywords: Konvolüsyonel sinir ağları, bilgisayarlı görü, tıpta yapay zekâ, cilt hastalıkları, transfer öğrenme

References

[1]	Medicalpark, URL:https://www.medicalpark.com.tr/cilt-kanseri/hg-1808, (02 Ekim 2022)
[2]	T. J. Brinker, A. Hekler, A. H. Enk, C. Berking ve S. Haferkamp, “Deep neural networks are superior to dermatologists in melanoma image classification”, Elseiver, sayı. 119, s. 11-17, 2019.
[3]	Memorial, URL:https://www.memorial.com.tr/saglik-rehberi/benler-ve-ben-takibinde-kullanilan-dermatoskopi-cihazi, (02 Ekim 2022).
[4]	Masood, A. and Ali Al-Jumaily, “A. Computer Aided Diagnostic Support System for Skin Cancer: A Review of Techniques and Algorithms”, International Journal of Biomedical Imaging, sayı. 22, 2013.
[5]	Adeyinka, A.A., and Viriri, S. “Skin Lesion Images Segmentation: A Survey of the State-of-the-Art”, 2018.
[6]	Q. Abbas ve E. Celebi, “DermoDeep-A classification of melanoma-nevus skin lesions using multi-feature fusion of visual features and deep neural network”, Springer Science, s. 23560-23575, 2019.
[7]	T. J. Brinker, A. Hekler, A. H. Enk, C. Berking ve S. Haferkamp, “Deep neural networks are superior to dermatologists in melanoma image classification”, Elseiver, sayi. 119, s. 11-17, 2019.
[8]	M. Pandimeena, M. Aravinth, M. Suriya ve M. Royal, “Classification of Nevus and Melanoma in Computerized Images using Machine Learning”, International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology, 2020.
[9]	K. Weiss, T. M. Khoshgoftaar ve D. Wang, “A survey of transfer learning”, Journal of Big Data, cilt 3, sayı. 9, 2016.
[10]	L. Li, S. Li ve J. Su, “A Multi-Category Brain Tumor Classification Method Bases on Improved ResNet50”, Computers, Materials & Continua, cilt 69, sayı. 2, 2021.

Cite

@article{acperproISITES2022ID7741, author={Kırcı, Sedanur and Can, Emir and Atalı, Gökhan and Özkan, Sinan Serdar}, title={Derin Öğrenme ile Deri Rahatsızlıklarının Erken Teşhisi için Bir Sistem Tasarımı}, journal={Academic Perspective Procedia}, eissn={2667-5862}, volume={5}, year=2022, pages={425-432}}
Kırcı, S. , Can, E. , Atalı, G. , Özkan, S.. (2022). Derin Öğrenme ile Deri Rahatsızlıklarının Erken Teşhisi için Bir Sistem Tasarımı. Academic Perspective Procedia, 5 (3), 425-432. DOI: 10.33793/acperpro.05.03.7741
%0 Academic Perspective Procedia (ACPERPRO) Derin Öğrenme ile Deri Rahatsızlıklarının Erken Teşhisi için Bir Sistem Tasarımı% A Sedanur Kırcı , Emir Can , Gökhan Atalı , Sinan Serdar Özkan% T Derin Öğrenme ile Deri Rahatsızlıklarının Erken Teşhisi için Bir Sistem Tasarımı% D 11/2/2022% J Academic Perspective Procedia (ACPERPRO)% P 425-432% V 5% N 3% R doi: 10.33793/acperpro.05.03.7741% U 10.33793/acperpro.05.03.7741

[ 0 ]

Full Paper