Detection of skin disease by using artificial intelligence
Yapay zekâ kullanarak cilt hastalığının tespiti
- Tez No: 985675
- Danışmanlar: PROF. ALİ OKATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Cilt hastalıkları, bireylerin yaşam kalitesi ve genel sağlık durumu üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Günümüzde dünya genelinde en yaygın ve giderek artan sağlık sorunlarından biri ciltle ilgili hastalıklardır. Ancak insan cildi, doku karmaşıklığı, ton farklılıkları, kıl yoğunluğu ve diğer ayırt edici özelliklerinden dolayı otomatik olarak tespit edilmesi ve değerlendirilmesi en zor yapılardan biridir. Bu çalışmada, Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine - SVM) ve Rastgele Orman (Random Forest - RF) algoritmalarını kullanarak cilt hastalıklarını tespit edebilen bir sistem önerilmektedir. Geliştirilen sistem, farklı türdeki cilt hastalıklarını başarıyla tanımlayabilmektedir. Sistem üç ana aşamadan oluşmaktadır: görüntü işleme aşaması, eğitim aşaması ve tespit aşaması. Görüntü işleme aşamasında makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmaktadır. Cilt hastalıklarının sınıflandırılmasında SVM ve RF algoritmalarının etkinliği değerlendirilmiştir. Bu tür hastalıkların tespiti, görüntü işleme, yapay sinir ağları (YSA) ve veri madenciliği gibi çeşitli teknolojilerle gerçekleştirilebilmektedir. Özellikle son yıllarda görüntü işleme ile yapay sinir ağlarının birlikte kullanımı, sağlık alanındaki uygulamalarda büyük bir artış göstermiştir. Özellik çıkarımı, segmentasyon ve görüntü iyileştirme gibi yöntemler, görüntü işlemenin temel bileşenlerindendir. Bu yöntemler, hastalıktan etkilenen bölgenin tanımlanmasını, renk, doku ve şekil gibi özelliklerin analiz edilmesini mümkün kılmaktadır. Bu çalışma, görüntü işleme teknikleri kullanılarak geliştirilen çeşitli cilt hastalığı teşhis sistemlerini kapsamlı bir şekilde incelemekte ve bu sistemlerin karşılaştırmalı bir değerlendirmesini sunmaktadır. Ayrıca farklı cilt hastalıklarının tanımlanması ve tespiti üzerine yapılan kapsamlı bir araştırmayı da içermektedir.
Özet (Çeviri)
Skin diseases have a serious impact on people's life and health. One of the most common and augmenting health problems in the world are related to skin. The most unpredictable and one of the most difficult entities to automatically detect and evaluate is the human skin disease because of complexities of texture, tone, presence of hair and other distinctive features. In this paper, we will propose a system which detects the skin diseases using Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (FR). The system successfully detects different types of skin diseases. It consists of mainly three phases image processing, training phase, detection phase. In image processing phase we apply machine learning algorithms. In order to classify these skin diseases,“Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (FR)”a Machine Learning Algorithm can be used. Their detection can be done by using many different technologies. Some of them are image processing, ANN, data mining etc. Recently, image processing along with artificial neural network has seen a boom in its usage and applications. Methods such as feature extraction, segmentation, image enhancement etc. are the core of image processing. They can be used to efficiently recognize which part of the body is affected by the disease. They can also be used to identify the color, texture, and form of diagnosed part. This project presents a survey of various skin disease diagnosis systems using image processing techniques and their identification. An inclusive study of various skin diseases and their detection are done in this project report.
Benzer Tezler
- Yapay zeka ile görüntü verileri kullanılarak sığırların nodüler ekzantemi teşhisine yönelik sistem tasarımı
System design for diagnosing of lumpy skin disease in cattle using image data with artificial intelligence
MELTEM UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU AYDOĞAN
- Diagnosing melanoma cancer using deep learning
Derin öğrenme kullanarak melanoma kanseri tespiti
SEDA BÜŞRA BAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KILIÇ
PROF. DR. SADETTİN KAPUCU
- 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
- Röntgen görüntülerinden akciğer hastalıklarının tahmini
Prediction of lung diseases from x-ray images
İDRİS DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Comparative analysis of transfer learning models for skin cancer detection and prediction of potential skin diseases
Cilt kanseri tespiti ve potansiyel cilt hastalıklarının tahminine yönelik transfer öğrenme modellerinin karşılaştırmalı analizi
HASAN AL SHATER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ALİ OKATAN