Transfer Öğrenme ve Çekişmeli Üretici Ağ Yaklaşımlarını Kullanarak Cilt Lezyonu Sınıflandırma Doğruluğunun İyileştirilmesi - Fırıldak, Kazım; Çelik, Gaffari; Talu, Muhammed (My University, 2020)
Bu çalışmada, en yaygın kanser türlerinden biri olan cilt kanseri imgelerinin sınıflandırılmasına odaklanılmıştır. Yapılanaraştırma sonucunda cilt kanseriyle ilgili literatürdeki en kapsamlı etiketlenmiş veri kümesinin HAM10000 olduğugörülmüştür. 7 farklı lezyon türüne ait 10.000’den fazla etiketli imge içeren bu veri kümesinin klasik Evrişimsel SinirAğlarıyla (ESA) sınıflandırma doğruluğunun arttırılması amaçlanmaktadır. Bu makalede, mevcut iki farklı tekniğin (transferöğrenme ve imge üretimi) lezyon sınıflandırma doğruluğuna etkisi incelenmiştir. Birinci teknik, cilt lezyonu veri kümesinisınıflandırmak için tasarlanan yeni bir ESA’ya, ImageNet veri kümesiyle eğitilmiş AlexNET ağındaki parametrelerin kısmive tam transfer yoluyla aktarılmasıdır. İkinci teknik, gerçek lezyon imgelerinden imge üretilmesiyle veri kümesiningenişletilmesidir. Bu genişletme işleminde klasik üretme ve Çekişmeli Üretici Ağ (ÇÜA) tekniklerinin başarımlarıdeğerlendirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar neticesinde, kısmi parametre transferi ve Derin Evrişimsel Çekişmeli ÜreticiAğ (DEÇÜA) temelli imge üretim tekniği kullanılarak veri kümesinin genişletilmesi yaklaşımlarının birlikte kullanılması enyüksek lezyon sınıflandırma doğruluğunu (%93) vermiştir. Yöntemler, literatürdeki güncel yöntemle kıyaslanarak toplamdoğruluk başarımındaki üstünlüğü gösterilmiştir.
Keywords: Tıbbi İnformatik; Dermatoloji; Bilgisayar Bilimleri; Yazılım Mühendisliği; Görüntüleme Bilimi ve Fotoğraf Teknolojisi; Onkoloji; Bilgisayar Bilimleri; Yapay Zeka