Derin öğrenmeye dayalı yapay zekâ teknikleri kullanılarak dermoskopik görüntülerden melanom tahminini sağlayan bir web arayüzünün geliştirilmesi

Amaç: Son zamanlarda hastaneler ve sağlık kuruluşları, doktorlara ve sağlık uzmanlarına özel hasta değerlendirmeleri veya önerileri sağlayabilen klinik karar destek sistemlerine (KKDS) giderek daha fazla ihtiyaç duyuyor. KKDS, hassas tıbbi uygulamalar için önemli bir fırsat sağlar, hastanenin iş verimliliğini artırır ve maliyetleri düşürür. Bu durumda, önerilen tez çalışması ile, dermoskopik görüntüler kullanarak melanomu başarılı bir şekilde tahmin edebilen bir model oluşturmak ve bu model ile görüntülerin sınıflandırılabilmesi için web tabanlı bir sistem geliştirmek amaçlamaktadır. Materyal ve Metot: Bu çalışmada, model eğitimi ve test için toplamda 24.268 adet görüntü kullanılmıştır. Görüntülerin 18.607'i iyi huylu lezyon ve 5661 âdeti melanom içermektedir. Modelin oluşturulmasında VGG16 önceden eğitilmiş ağlar kullanılmıştır. Bulgular: Tez çalışmamızın bulguları incelendiğinde, Sensitivity değerimiz '0.74', Specificity değerimiz '0.8745', Accuracy değerimiz '0.8494' olarak hesaplanmıştır. Oluşan model ile elimizdeki test görüntülerini analiz ederken, 4000 sağlam ve 1000 melanom içeren kanserli görüntü kullanılmıştır. Modelimiz sağlam hasta görüntülerini içeren 4000 görüntünün 3498 tanesi sağlamken sağlam, 502 tanesine ise sağlam oluğu halde melanom olduğunu tahmin etmiştir. Modelimiz melanom hasta görüntülerini içeren 1000 görüntünün 251 tanesi melanom iken sağlam, 749 tanesine ise melanomken melanom olarak sınıflandırmıştır. Sonuç: En ölümcül cilt kanserlerinden biri olan melanomun sınıflandırılması sağlanmıştır ve web arayüzü ile kullanıcıların erişimine açılmıştır. Erken tanı ve teşhis için hekimlere daha hızlı karar verme imkânı sağlanmıştır. Html5 alt yapısı kullanıldığından yazılım mobil ile uyumludur. Bu sayede hekimlerin mobil cihazlarıyla da analiz yapmaları imkân sağlanmıştır.