Phyton üzerinden derin öğrenme algoritmaları kullanılarak deri görüntüsünden cilt hastalıklarının tespit edilmesi

Dünya çapında veri depolama, işleme ve anlamlandırma çalışmaları sektör fark etmeksizin hayati önem taşımaya başladı. Bu durum görselliğe dayalı yeni teknolojik düzeninde önemli bir parçası haline gelmiştir. Görüntü işleme çalışmaları gelişen donanım ve artan internet hızı ile birlikte kompleks, detaylı ve daha modernize yapıların oluşmasına zemin hazırlamıştır. Fotoğraf ve video görüntülerinde kalitenin artması görsel dünyadan farklı birçok alanda tespit yapabilmemize olanak tanımaktadır. Siber güvenlik, finans, istatistik, savunma sanayi ve sağlık gibi birçok kapsamlı alanda görseller toplanıp işlenerek belirlenen amaçlar doğrultusunda teşhis, tespit ve çıkarım yapılabilmektedir. Bunun günümüzdeki en etkili ve hızlı yolu ise büyük veri kümeleri için kullanılan derin öğrenme yöntemleridir. Çoklu miktardaki verileri paralel işleme yöntemi ile test edip, sınıflandırıp kendi kendine öğrenen ve yetebilen platformalar oluşturulmaktadır. Sağlık sektörü de uzun yılardır makine öğrenesi vb. yöntemlerle alanında uzman kişilere alternatif yöntemler geliştirilmeye çalışılmaktadır. Bu kapsamda önemli ölçüde başarılı çalışmalar yapılmıştır. Özellikle görüntüler üzerinde yapılan çalışmalar kendini fazlaca göstermektedir bunlardan bir tanesi de cilt kanseri teşhisi için değerlendirilen deri görüntüleridir. Cilt kanseri dünya çapında nüfusa oranla ciddi rakamlarda görülmektedir. Erken teşhis yüzdesi yüksek bir hastalığın tedavisinde önemli rol oynamaktadır. Çalışma deri kanserine erken teşhis için başarılı ve kolay bir alternatifi temsil etmektedir. Görüntü işleme yöntemleri bu kapsamda oldukça etkili olmaktadır. Fakat artan görüntü boyutlarının yanı sıra artan veri miktarı ve kendi kendine öğrenebilen yapıların varlığı ile derin öğrenme yöntemleri daha fazla ön plana çıkmaktadır. Bu yapıları oluştururken kullanılan en yaygın yöntemlerden birisi Evrişsel Sinir Ağı- ESA (CNN- Convolutional Neural Network) dır. Bu yapı, incelenmek istenen verilerin sınıflandırılması için kullanılan en etkili yöntemlerden birisidir. Yapılan çalışmada ESA yapısı kullanılıp farklı katmanlarla deri lezyonlarının teşhisi yapılmıştır.