Deri lezyonlarının derin öğrenme yöntemleri ile segmentasyonu

Cilt kanseri tüm kanser türleri arasında en yaygın olanlardan biridir ve tüm dünyada birçok insanın ölümüne sebep olan ve son yıllarda etki ettiği popülasyon sayısında önemli ölçüde artış olan bir kanser türüdür. En tehlikeli tipi olan melanom erken teşhis edildiğinde tedavi edilebilirlik oranı en yüksek olan kanser türlerinden biridir. Cilt lezyonlarının morfolojik yapıları gereği teşhisleri zordur. Bu nedenle bilgisayar destekli otomatik teşhis sistemlerinde elde edilecek başarılı sonuçlar oldukça önemlidir. Daha önce yapılan çalışmalar cilt lezyonlarının başarılı segmentasyonunun oluşturulacak otomatik teşhis sistemlerinin doğruluk değerlerinde artış sağladığını göstermiştir. Bu problemleri göz önünde bulundurarak cilt lezyonlarının otomatik segmentasyonu üzerine yapılmış bu çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamasında Evrişimli Sinir Ağı tabanlı derin segmentasyon mimarilerinin yapısında ve eğitiminde kullanılan bazı hiper parametrelerin cilt lezyon segmentasyonu performansına etkileri değerlendirilmiştir. İkinci aşamasında ise cilt lezyon segmentasyonu için FCN-ResAlexNet olarak tanımlanan hibrit bir Tam Evrişimli Ağ tabanlı segmentasyon mimarisi tasarlanmıştır. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde önerilen mimari literatürde en popüler segmentasyon mimarilerinden daha iyi performans göstermiş ayrıca literatürde yapılan diğer çalışmalar ile karşılaştırıldığında elde edilen performanslar ile öncü çalışmalar arasına girmiştir.