Hybrid detection techniques for skin cancer images
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
W.H.O'ya göre cilt kanseri, tıp sektöründe en sık görülen insan malignite türlerinden biridir. Deri lezyonu teşhis görevlerine dayalı olarak CNN kullanan deri kanseri tespit sisteminin geliştirilmesi, iyi huylu ve kötü huylu sınıflandırmasına özel önem verilerek devam etmektedir. Meta boyuta olan yüksek eğilimi, hayatta kalma oranlarında ciddi düşüşler ve lezyon görünümündeki hastalar arası yüksek değişkenlikle el ele gitmesi ve ayrıca bir melanomu doğru şekilde teşhis eden doktor / dermatoloğun eğitimine yönelik güçlü bir gereklilik göz önüne alındığında, göz korkutucu bir görev olarak görülmelidir. Bu araştırma tezinin amacı, derin öğrenme ve görüntülemede hibrit tekniklerle deri hastalıklarının tespiti ve segmentasyonu için derin bir öğrenmeyi kullanmaktır. Farklı makalelerin literatür taraması, farklı veri madenciliği modeli mimarileri ile yapılmıştır. Görev için üç özel model oluşturuldu ve hibrit derin öğrenme modellerinin farklı ince ayar seviyelerinde derin öğrenme teknikleri kullanıldı. Yüksek risk altındaki kişileri belirlemek için cilt kanseri hastalıkları taraması tartışma konusu olmuştur. Mevcut tartışmada, önerilen tarama prosedürü, olası ön tarama anketlerini içeren kemik yoğunluğuna dayalıdır. Yeni tahmin modellerinin ve otomatik tanılamanın geliştirilmesi, gelecekte genel tarama programlarına katkıda bulunabilir. Özel derin öğrenme modeli mimarileri, farklı derinlikleri temsil edecek şekilde tasarlanmıştır. Bunun arkasındaki fikir, artan temsil kapasitesinin cilt kanseri hastaları için sonuçlara ve görselleştirmelere etkisini analiz etmektir. Ek olarak, geleneksel veri madenciliği yaklaşımını temsil etmek için derin öğrenme modelleri oluşturulmuştur. Veri madenciliği bazı cilt hastalıklarında kullanılmış ve örneğin cilt kusurlu bölge yapısının segmentasyonunda ve cilt hastalıklarının teşhisinde iyi sonuçlar üretmiştir. Çalışma ayrıca düşük eğitim hızı ve şeffaflık eksikliği gibi pratik derin öğrenme zorluklarına çözümler bulmaya çalışıyor. İki çeşit cilt dokusu vardır.
Author
Hasan Abed Hasan
How to Cite
Hasan Abed Hasan (Yüksek Lisans Tezi). Hybrid detection techniques for skin cancer images, 2021, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- The comparison of Samuel P. Huntington's "Clash of Civilizations" and Immanuel Wallerstein's "World Systems Analysis"(2024)
- Energy efficient protocols for stable clustering in heterogeneous wireless sensor networks(2019)
- Phenomenology of perception: Unfolding the visual experience of space(2024)
- Sembolizmin 21. yüzyıl takı tasarımı üzerine etkileri(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Çocukluk çağı duygusal istismarının depresyon üzerine etkisinde psikolojik dayanıklılığın aracı rolü incelenmesi(2023)
