Yapay sinir ağları kullanılarak cilt hastalıklarının teşhis edilmesi için yardımcı bir sistem gerçekleştirilmesi
Developing a subsystem for dermatological diseases diagnosis using artificial neural networks
- Tez No: 446509
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Cilt Hastalıkları, Gabor Dalgacık Dönüşümü, Çok Katmanlı Algılayıcı, Çapraz Doğrulama, Artificial Neural Network, Skin Diseases, Gabor Wavelet Lug, Multilayer Perceptron, Cross Validate
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Cilt hastalıklarının teşhisi günümüzde dermatoloji alanında büyük bir sıkıntıya neden olmuştur. Cilt hastalıklarının benzerliğinden dolayı bu çoğu zaman yanlış teşhise sebep olmaktadır. Yanlış teşhis ise doğal olarak yanlış tedavi uygulanmasına neden olacaktır. Bu çalışmada cilt hastalıkları tanıması üzerine bir sistem gerçekleştirilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada materyal olarak insan cilt görüntüleri kullanılmıştır. Bu cilt görüntülerinden öznitelik çıkarmak için Gabor dalgacık dönüşümü kullanılarak her bir imgeden öznitelik matrisi elde edilmiştir. Bu öznitelik matrislerin standart sapma, ortalama ve entropi değerleri hesaplanmıştır. Bu değerlerle her imge için 3 parametrelik yeni bir öznitelik vektörü oluşturulmuştur. Elde edilen özniteliklerin sınıflandırılması için yapay sinir ağları kullanılmıştır. Elde edilen öz nitelikler farklı öğrenme algoritmaları ile çapraz doğrulama testine tabi tutularak %85'e varan başarı düzeyleri elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, huge distress in dermatology field is caused by diagnose of skin diseases. Due to similarities of skin diseases, wrong diagnoses are caused. Naturally this condition brings wrong treatment. In this study, tried to construct a system about skin diseases recognition. In this working, human skin image are used as a material. To reach attributes from these skin images, attribute matrix from each image using Gabor wavelet lug. Standard deviation, mean and entropi values of attribute matrix. With these values, made a new attribute vector that has 3 parameters for each image. To classification of obtained attributes, used artificial neural networks. Obtained attributes are subjected cross validate test with different learning algorithms and finally reached approximately %85 success rate.
Benzer Tezler
- Using deep learning and medical data classification for predicting bacterial skin infection
Başlık çevirisi yok
SURA ABDULAMEER NAYYEF AL-DABBAGH
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Detection of skin disease by using artificial intelligence
Yapay zekâ kullanarak cilt hastalığının tespiti
TALAL NASR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ALİ OKATAN
- CAD systems in medical application: Detection of tuberculosis from CXR-images using convolutional neural based networks (case study: Nigerian public health)
Tibbi uygulamada CAD sistemi: Evrensel sinir tabanlı ağları kullanarak CXR görüntülerinden tüberküloz tespiti (vaka çalişması: Nijerya halk sağlığı)
MUHAMMAD ZAHARADDEEN ABUBAKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA
- Skin lesion classification via hybrid localization-explainability approaches
Hibrit lokalizasyon-açıklanabilirlik yaklaşımları ile deri lezyonu sınıflandırması
HUMAM ABUALKEBASH
Doktora
İngilizce
2025
Mekatronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN METİN ERTUNÇ
- Tıbbi görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle hastalıklarda teşhis otomasyon modeli
Diagnostic automation model in diseases with medical image processing and deep learning methods
MUSTAFA GÜLER
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSİN NAMLI
DOÇ. DR. RAMAZAN ÜNLÜ