Derin Öğrenme Tabanlı Yaklaşımla Kötü Huylu Deri Kanserinin Dermatoskopik Görüntülerden Saptanması - Demir, Fatih (My University, 2021)
Deri kanseri erken teşhis edilmezse ölümle sonuçlanan vakalara yol açabilir. Dermatoskopik görüntüler, deri kanserini erken teşhis etmek için en önemli veridir. Yapay zeka modellerini içeren bilgisayar destekli uygulamalar, dermatoskopik görüntülerden deri kanserini teşhis etmek için uzmanlara yardım etmede faydalı bir araç olabilir. Özellikle, derin öğrenme tabanlı uygulamalar medikal görüntülerden hastalık tespit etmede popüler hale gelmiştir. Bu çalışmada, MobileNetV2 modelini içeren bir derin öğrenme tabanlı yaklaşım, dermatoskopik görüntülerden kötü huylu deri kanserini teşhis etmek için kullanılmıştır. Önceden eğitilmiş MobileNetV2 modelinin tam bağlı katmanındaki değerler kullanılarak öznitelikler çıkarılmıştır. Bir sonraki aşamada sınıflandırma performansını artırmak için rasgele değişken (RD) ve L1-Norm DVM algoritmalarıyla özniteliklerden yüksek seviyeli olanlar seçilmiştir. En son olarak diğer sınıflandırıcılara göre daha iyi performans sağladığı için Destek Vektör Makineleri (DVM) algoritması ile sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Önerilen yöntemle %88.35 sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Ayrıca aynı veri setini kullanan bir diğer çalışmaya göre daha iyi bir başarım sağlanmıştır. Bu çalışmada, eğitim sürecinde düşük hesaplama maliyeti elde edilmiştir. Gelecek çalışmalarda birden çok derin öğrenme modelinden elde edilen özniteliklerle sınıflandırma performansı daha da artırılmaya çalışılacaktır.
Keywords: Sınıflandırma; öznitelik seçme; Kötü huylu deri kanseri; MobileNetV2 modeli