Derin öğrenme ile görüntü bölütleme

Son yıllarda tıbbi görüntülerin analizi için yapay zekâ ve derin öğrenme yöntemlerinin ortaya çıkışı, doktorların hastaları hakkında daha iyi kararlar almalarına yardımcı olan akıllı tanı sistemlerinin geliştirilmesini sağlamıştır. Bu yeni yöntemler ile birçok alanda yüksek başarı oranları elde edilmektedir. Bunlardan bir tanesi de cilt hastalıkları ve tedavisiyle uğraşan dermatoloji(cildiye) alanıdır. Dermatoloji alanındaki önemli hastalıkların başında cilt kanseri gelmektedir. Cilt kanseri ölümcül olarak görülebilen bir kanser tipidir ve erken tanının yapılması bu hastalık için hayati önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında derin öğrenme temelli bir yaklaşım kullanılarak dermoskopik görüntüler ile semantik bölütleme ve deri lezyonu tespiti için sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Bölütleme adımında deri görüntülerinden tahmini olarak lezyon bölgesi çıkarılmış, sınıflandırma adımında ise görüntüler iyi huylu ve kötü huylu olarak ikili ve daha sonra üçlü sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma ve bölütleme için geliştirilen yöntemlerin, literatürdeki çalışmalara benzer ve bazılarından daha başarılı şekilde sonuçlar sergilediği görülmüştür.