Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
Dermatolog derecesinde derin sinir ağı ile cilt kanserinin sınıflandırılması
- Tez No: 671269
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SHAHRAM TAHERI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son birkaç on yılda, cilt kanseri vakaları muazzam bir şekilde arttı. Hem gelişmiş hem de gelişmemiş ülkelerde bile erkek / kadın ölümlerinin en popüler nedenini alıyor. Cilt kanseri erken aşamalarda tedavi edilemezse, insan cildine inerek vücudun diğer bölgelerine hızla yayılabilir. Melanom, hastalara şans eseri görünür hale gelir ve erken aşamalarda tespit etme fırsatı yaratır. Bilgisayar destekli teşhis için derin öğrenme yöntemlerinin yakın zamanda ortaya çıkışı, insan uzmanların bir hastanın durumu hakkında bilinçli kararlar vermesini kolaylaştırabilecek akıllı sağlık hizmeti görüntüleme tabanlı teşhis sistemlerinin geliştirilmesine izin verdi. Bu raporda, cilt lezyonu sınıflandırması sorununa, özellikle deri kanserinin (melanom) erken evrelerde saptanmasına odaklanılacak ve bir deri lezyonu içeren dermoskopik görüntüyü kanserli veya iyi huylu. Bu çalışmayı tekrarlamak için hangi metodolojiyi ve parametreleri kullanacağımızı belirledik. Bu raporda, derin ağların ve evrişimli sinir ağlarının, farklı görüntü sınıflandırmalarında el yapımı özellik çıkarıcıların yerini nasıl aldığına ışık tutmaya çalıştık.
Özet (Çeviri)
Over the past few decades, cases of skin cancer have increased enormously. It is getting most popular cause of deaths in men/woman's even in both developed and undeveloped countries. If skin cancer can't be treated in early stages, it can go down in human skin and spread quickly to other parts in the body. Melanoma causes luckily become visible to sufferers creating an opportunity to detect in early stages. The recent advent of deep learning methods for computer - aided diagnosis has allowed the development of intelligent healthcare imaging-based diagnostic systems that can facilitate the human experts in making informed decisions about a patient's condition. In this report will focus on the problem of skin lesion classification, specifically the detection of skin cancer (melanoma) in early stages, and present a deep learning (Convolution Neural Network) based approach to classify the dermoscopic image containing a skin lesion as cancerous or benign. We have identified what methodology and parameters to use to replicate this study. In this report we have tried to brought in light that how deep networks and convolutional neural networks are taking the place of handcrafted feature extractors in different image classifications.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme teknikleri kullanılarak cilt lezyonları için çok sınıflı sınıflandırma
Multi-class classification for skin lesions using deep learning techniques
ÜMMÜHAN KOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜRVET KIRCI
- Classification of melanoma malignancy in dermatology
Dermatolojide melanoma malignansının sınıflandırılması
BİLGE SÜHEYLA GAZİOĞLU
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Ege yöresi dermatomikoz etkenleri
Başlık çevirisi yok
ÜMRAN ULU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
MikrobiyolojiDokuz Eylül ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELAHAT OKUYAN