Deri lezyonlarının evrişimsel yapay sinir ağları ile sınıflandırılması

dc.contributor.authorDemirer, Rüştü Murat
dc.date.accessioned2023-02-21T06:39:14Z
dc.date.available2023-02-21T06:39:14Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractBu çalışmada Uluslararası Deri Görüntüleme Birliği tarafından 2019 yılında yayınlanan ve 25000’den fazla dermoskopik deri görüntüsü içeren ISIC 2019 veri seti kullanılarak 4 çeşit (Melanom, Melanositik Nevüs, Bazal Hücreli Karsinom, İyi Huylu Keratoz) deri pigmentasyonu Evrişimsel Sinir Ağları yöntemi yardımıyla sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma yapılırken InceptionV3 yapay sinir ağı mimarisi kullanılmıştır. Deri görüntülerine önişlem olarak Hilbert Dönüşümü ve Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre test verisi üzerinde Hilbert Dönüşümü uygulanmış görüntülerde Bazal Hücreli Karsinom hastalığının sınıflandırılmasında %89 başarı oranı elde edilmiştir. Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi ile Kontrast Artırımı uygulanan görsellerde ise Melanomun sınıflandırılmasında %78 başarı oranı elde edilmiştir.en_US
dc.fullTextLevelFull Texten_US
dc.identifier.doi10.5505/pajes.2021.68700
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11411/4972
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.5505/pajes.2021.68700
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.issue2en_US
dc.language.isotren_US
dc.nationalNationalen_US
dc.numberofauthors3en_US
dc.pages208-214en_US
dc.publisherPAMUKKALE ÜNİVERSİTESİen_US
dc.relation.ispartofPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDeri pigmentasyonlarının sınıflandırılmasıen_US
dc.subjectHilbert dönüşümüen_US
dc.subjectYüksek boyutlu model gösterilimien_US
dc.titleDeri lezyonlarının evrişimsel yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
dc.typeArticle
dc.volume28en_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Demirer2022.pdf
Size:
822.85 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: