Cilt Kanseri Görüntülerinde Gürültü Temizliği ve Lezyonun Dört Sınıfa Ayrılması

Authors : Cihan Akyel, Nursal Arıcı

Pages : 284-293

Doi:10.35414/akufemubid.1211510

View : 135 | Download : 184

Publication Date : 2024-04-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde cilt kanseri çevresel koşulların da etkisiyle artış göstermektedir. Cilt kanserinin birçok farklı türü olmasına rağmen melanom (MEL) kötü huylu ve en ölümcül olanıdır. Bazal hücre karsinomu (BHK) ve skuamöz hücre karsinomu (SHK) cilt kanserleri de diğer organlara yayılım eğilimi gösterebilmektedirler. Cilt kanserinde erken teşhis tedavi sürecinde çok önemlidir. Cilt kanseri renk geçişleri, yapısal durumu gibi özelliklere bakılarak sınıflandırılabilmektedir. Kanser teşhisinde derin öğrenme ve görüntü işleme algoritmalarının kullanımı yüksek başarı oranı ve insan hatasını bertaraf etmesinden dolayı kullanımı yaygınlaşmaktadır. Lezyon görüntülerinde bulunan kıl, mürekkep izi gibi gürültüler lezyonun bu yöntemlerle sınıflandırılmasında başarıyı düşürmektedir. Çalışmada LinkNetRCB7 modeli ve görüntü işleme algoritmaları ile lezyon görüntülerinde gürültü temizliği yapılmıştır. Bu aşamada %97 eğitim başarısı elde edilmiştir. Sınıflama aşamasında çalışmada BHK, SHK, MEL ve iyi huylu olmak üzere görüntüler ISIC 2019’a ait veri seti ile dört sınıfa ayrılmıştır. Bu aşamada %94.87 eğitim başarısı gözlemlenmiştir.
Keywords : Derin öğrenme, Cilt kanseri, Sınıflama, LinkNet, ResNet, Classification