Yapay zeka ile melanom tespiti
Detection of melanoma with artificial intelligence
- Tez No: 774930
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİL ÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoteknoloji, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Lezyonlar, Melanom, Neoplazmlar, Yapay zeka, Lesions, Melanoma, Neoplasms, Artificial intelligence
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Melanom, kötü huylu bir cilt kanseri türü olup yayılım hızının yüksek olması sebebiyle ölüm oranı en yüksek cilt kanseridir. Melanom kaynaklı ölümlerin azalması erken teşhis ile mümkündür. Günümüzde kullanılan teşhis yöntemlerinde doktorun profesyonelliğine, görüntüleme tekniklerine, patoloji sonucu elde edilen verilerin doktor tarafından yorumlanmasına bağlıdır. Günümüzde yapay zekânın kullanıldığı alanlar her geçen gün artmakta olup, bu alanlardan biri de sağlık sektörüdür. Özellikle görüntü işlemede oldukça başarılı sonuçlar vermesi sebebi ile yapay zekânın bir alt dalı olan derin öğrenme, tıbbi görüntülerin işlenmesinde ve yorumlanmasında sıkça tercih edilmektedir. Bu çalışmanın amacı bu güne kadar yapılan çalıĢmalardaki doğruluk oranından yüksek oranlara eriĢen bir yapay zeka modeli oluşturmaktır. Bu doğrultuda PHYTON üzerindeki yapay zeka kütüphaneleri kullanarak, Kaggle üzerinden elde edilen HAM10000 veri seti eğitilmiştir. Veri setini maksimum verimde kullanabilmek adına veri artırım yöntemi uygulanmıştır. Veri sayısı artırılarak veri setinin hem eğitim hem de kontrol amacıyla kullanılması sağlanmıştır. Kullanılan veri seti sadece melanom değil, aynı zamanda 7 farklı cilt lezyonunu tanıyabilecek Ģekilde eğitilmiştir. Tensorflow.jp ile oluĢturulan yapay zeka modelinin web uygulaması üzerinde çalışması sağlanmıştır. Uygulama .jpg formatında yüklenen bir cilt lezyonu için 3 ayrı tahminde bulunarak, lezyonun türü ve iyi huylu ya da kötü huylu olduğu konusunda %97 başarı oranı göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Melanoma is a malignant skin cancer and has the highest mortality rate due to its high rate of metastasis. Reduction of melanoma-related deaths is possible with early diagnosis. Diagnostic methods used today place great burdens on physicians and depend entirely on the professionalism of the physician and the interpretation of the imaging techniques and pathology results by the physician. For this reason, in this study, it was aimed to reduce the diagnosis time by making a faster diagnosis of cancer patients by doctors. In this direction, the HAM10000 dataset obtained from Kaggle was trained using artificial intelligence libraries on PHYTON. In order to use the data set with maximum efficiency, data augmentation method has been applied. By increasing the number of data, the data set was used for both trainingand control purposes. The data set used was trained to recognize 7 different skin lesions, not just melanoma. The artificial intelligence model created with Tensorflow.jp was enabled to work on the web application. The application makes 3 different predictions for a skin lesion uploaded in .jpg format and shows a%97 success rate in terms of the type of lesion and whether it is benign or malignant.
Benzer Tezler
- Melanom cilt kanserinin tespiti için derin öğrenme tabanlı optimize edilmiş ve açıklanabilir aı destekli bir yöntem
Deep learning-based optimized and explaninable ai-supported method for the detection of melanoma skin cancer
ALİAGHA GULİYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Hitit ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KENAN GENÇOL
- Histopatoloji görüntülerinde derin öğrenme ile genelleştirilmiş mitoz tespiti ve melanom tümör evre tahmini
Generalized mitosis detection and melanoma tumor stage estimation in histopathology images using deep learning
YASEMİN TOPUZ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SONGÜL VARLI
- Skin lesion classification with machine learning
Makine öğrenmesi ile cilt lezyonu sınıflandırması
ESRA SENDEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Dermatolojik görüntülerde melanomlu bölge tespiti için hibrit destek vektör makinesi yöntemi geliştirilmesi
Development of hybrid support vector machine method for detection of melanoma area in dermatological images
SÜMEYYA İLKİN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUHAP ŞAHİN
- Vit-skinnet: A novel vision transformer-based ShufflenetV3 model for efficient skin cancer detection with segmentation mechanism
Vıt-skınnet: Segmentasyon mekanizması ile etkili cilt kanserinin tespiti için yeni bir vizyon transformatör tabanlı ShufflenetV3 modeli
ABDULMOHAIMEN IBRAHIM KHALEEL AL GBURI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ