Derin öğrenme yöntemleri ve ikili Harris Hawk optimizasyonuna göre melanom cilt kanserinin tespiti

Bu tezde, melanom ve melanom dışı cilt melanom kanseri tespiti için güvenilir bir yöntem sunulmaktadır. Melanom cilt kanseri için önerilen yöntem üç aşamaya ayrılmıştır. İlk aşamada görüntülerin özelliklerini belirlemek için evrişimli sinir ağı kullanılır. Konvolüsyonel sinir ağı için googLeNet ve rezidüel ağ kullanılır. Belirlenen özellikler oldukça büyük olup sistem eğitimi için bu özellik sayısı başarılı olamaz, dolayısıyla, ikinci aşamada özellik sayısını azaltmak için üstsezgisel yöntem kullanılır. Bu çalışmada, özellik verilerinden en iyi özellikleri seçmek için Harris hawks optimizasyonu kullanılmıştır. Son olarak, makine öğrenimi yöntemleri ile melanom cilt kanseri teşhis edilmiştir. Önerilen yöntemi değerlendirmek için üç sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemler karar ağacı, destek vektör makinesi ve KNN yöntemidir. Kullanılan veriler GitHub ve Kaggle veri tabanından elde edilmiştir. Son olarak, önerilen sınıflandırma yönteminin sonuçları diğer yöntemlerle karşılaştırılmış olup bu çalışmada elde edilen sonuçların diğer yöntemlere kıyasla daha iyi bir performansa sahip olduğu gösterilmiştir. Kod, MATLAB 2021a ile ISIC 2016, ISIC 2017 ve ISIC 2019 veri tabanlarında uygulanmıştır.