Ön Eğitimli Evrişimsel Sinir Ağı Modellerinde Öznitelik Seçim Algoritmasını Kullanarak Cilt lezyon görüntülerinin - Tascı, Burak (My University, 2022)
Dünya Sağlık Örgütü tarafından belirtildiği gibi, cilt kanseri oluşumu son yıllarda artmaktadır. Her yıl dünya çapında 2 ila 3 milyon arasında melanom dışı cilt kanseri ve en az 132.000 kötü huylu cilt kanseri ortaya çıkmaktadır. Deri lezyonlarının uygun otomatik teşhisi ve melanom tanıma, melanomların erken tespitini büyük ölçüde iyileştirebilir. Cilt kanserinde erken teşhis hastaların doğru tanı ve tedaviye sahip olmasını sağlar. Bu çalışmada, cilt lezyonu görüntülerden deri kanserinin kötü huylu olup olmadığını teşhis etmek için kübik tip Destek Vektör Makinesi (DVM) sınıflandırıcısı ve ön eğitimli Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) tabanlı AlexNet ve ResNET50 derin mimarileri kullanılarak derin öznitelikler çıkartıldı ve ardından birleştirildi. Daha sonra, ReliefF algoritması ile bu derin özniteliklerden etkili ve ayırt edici öznitelikler seçildi. Birleştirilen derin özniteliklerine farklı sınıflandırıcı algoritmaları uygulandı. Kübik tip DVM en iyi sonucu verdiği için kullanılmıştır. Önerilen yöntemde sınıflandırma doğruluğu Kaggle veri seti için %92.41, HAM10000 veri seti için %85.17’dir. Deneysel çalışmalarda, önerilen modelin doğruluk skoru diğer çalışmalardan daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.
Keywords: Sınıflandırma; Evrişimsel Sinir Ağları; Öznitelik Seçimi; Destek Vektör Makinesi