TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
2 results
Search Results
Article Cilt Kanseri Görüntü Sınıflandırması için Görüntü Ön İşlemenin Evrişimsel Sinir Ağları Performansı Üzerindeki Etkileri(2022) Dedeturk, Beyhan Adanur; Bakir-gungor, Burcu; Tasdemir, KasimCilt kanseri, dünya çapında yaygın olarak karşılaşılan kanser türleri arasındadır. Günümüzde pek çok kanser vakasının yanlış ya da geç teşhisi sonucunda, hasta ölümleri de dahil olmak üzere ciddi problemler yaşanmaktadır. Bu çalışmada, evrişimli sinir ağlarını kullanarak cilt kanseri sınıflandırması problemini ele almaktayız. Çalışmadaki temel amacımız farklı öğrenme mimarilerini karşılaştırmak yerine, görüntüleri farklı ön işlemlere tabi tutup, bu işlemin kullanılan mimari performansına etkisini incelemektir. Bu amaç doğrultusunda, ISIC 2018 Cilt Görüntü Analizi Yarışması’na ait veri seti kullanılarak, iki farklı görüntü ön işleme yöntem dizisi ResNet50 mimarisi için uygulanmıştır. Bunlardan birincisinde sırasıyla ikili ve otsu eşikleme, CLAHE dönüşümü uygulanırken, ikincisinde morfolojik filtreleme, renk normalizasyonu ve dolgu işlemleri uygulanmıştır. F1 Puanı başta olmak üzere farklı performans metrikleri baz alındığında, cilt kanseri görüntüleri üzerinde ikinci ön işleme yöntem dizisinin performans iyileştirmesi yapabildiği gösterilmiştir.Article YSA Kullanılarak Mamogramlardan Dokusal Öznitelik Tabanlı Meme Kanseri İlgi Bölgesi Sınıflandırılması(2020-12-29) Taşdemir, Sena Büşra Yengeç; Tasdemir, Kasim; Aydin, ZaferRadyoloji uzmanlarının mamografi görüntülerine bakarak yaptığı meme kanseriteşhislerinde tip bir hata oranı yüzde otuzlara kadar çıkmaktadır. Kanserin teşhisbaşarısını artırmak adına bu çalışmada uzmanlara yardımcı olacak yeni birBilgisayar Yardımlı Teşhis sistemi, kanserli ve normal dokuyu ayırt etmek içinönerilmektedir. Önerilen sistemde kontrast limitli histogram eşitleme (CLAHE)yöntemiyle iyileştirilen görüntülerin iki boyutlu parçacık dönüşümlerinden (2B–DWT) Haralick ve HOG öznitelikleri çıkarılmıştır. Özniteliklerin sayısını azaltmasıiçin temel bileşenler analizi (PCA) algoritması kullanılmıştır. Seçilen öznitelikler çokkatmanlı algılayıcı (MLP) mimari yapısına sahip yapay sinir ağına (YSA) girdi olarakverilmiştir. Çok katmanlı algılayıcı üzerinde Adam eniyileme yapıldığında %81tespit doğruluğu yakalanmıştır. Ayrıca, diğer bir çok temel makine öğrenmesi vederin öğrenme yöntemleri denenerek karşılaştırma sonuçları detaylı olaraksunulmuştur. Sınırlı sayıda veri kümesi kullanıldığında transfer öğrenim kullanılsadahi derin öğrenme yöntemlerinin tespit başarısı azalmıştır. Buna karşılık doğru önişleme, öznitelik seçilimi ve makine öğrenmesi yaklaşımları kullanıldığı zamangeleneksel bilgisayarlı görü yöntemleri daha başarılı sonuçlar vermiştir