Yüksek Lisans Tezi

"Cilt Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Derin Öğrenme Algoritması" Konulu Y.L. Tez Çalışması
Ulusal Tez Merkezinden pdf formatında indirmek için tıklayınız.

Tez savunma sunusuna ulaşmak için tıklayınız.
 

ÖZET

ANLI, Gökhan Kemal

Ege Üniversitesi

Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü

Bilgi Teknolojileri Anabilim Dalı

Yüksek Lisans Tezi

Tez Danışmanı: Doç. Dr. Murat KURT

Şubat 2025, 98 Sayfa 

 

Cilt hastalıkları teşhisi, yapay zekâ ve derin öğrenme alanlarında önemli bir konudur. Deri lezyonlarının doğru teşhisi, erken tedaviye ve etkin sağlık hizmetlerine katkı sağlar. Bu süreç, görüntü analizi, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırıcı algoritmalarla gerçekleştirilir. Ancak, deri lezyonlarının boyut, şekil, renk ve cilt tonlarındaki farklılıklar, ışık koşulları ve arka plan karmaşıklığı gibi faktörler, teşhisi zorlaştırabilir. Bu zorluklara rağmen, derin öğrenme algoritmaları, cilt hastalıkları teşhisinde önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

 

Bu çalışmada, yedi farklı deri hastalığı sınıfı içeren HAM10000 veri seti kullanılmıştır. Yeni bir derin öğrenme modeli geliştirilmiş ve altı farklı CNN algoritması ile deneysel çalışmalar yapılarak sonuçları karşılaştırılmıştır. Yapılan iyileştirmelerle, daha düşük maliyetli ve yüksek doğruluk oranına sahip yeni bir model geliştirilmiş; bu sayede deri hastalıklarının tespitinde yüksek başarı sağlanmıştır.

​

​

​

​

​