CNN Tabanlı Derin Öğrenme Yaklaşımı ile Kanser Görüntülerinin Sınıflandırılması

Abstract

İnsanların güneşin zararlı ışınlarının sebebiyet verdiği etkiler sonucunda halk arasında melanoma (mel), dermafibroma (df), ve vascular (vasc), bening keratosis (bkl), melanocytic nevi (nv), basal cell carcinoma (bcc), actinic keratosis (akiec) olarak bilinen türler sıklıkla görülmektedir. Biyomedikal cihazlar kullanılarak elde edilen cilt görüntüleri üzerinde yapılan derin öğrenme analizleri ile girdi olarak verilen cilt görüntüsünün kanser ise hangi cilt kanseri olduğu belirlenebilmektedir. Bu maksatla cilt alanında çalışan sağlık uzmanlarının iş yoğunluğunu düşürecek, hızlı tanı ve sınıflandırma yapabilecek CNN tabanlı bir derin öğrenme modeli önerilmiştir. Swish ve ReLU aktivasyon fonksiyonunun avantajlarından faydalanılarak geliştirilen CNN modeli akiec, bcc, bkl, df, nv, vasc, mel cilt kanseri sınıf türlerinde 0.99%, 0.99%, 0.96%, 0.99%, 0.92%, 0.99%, 0.95% F1 score değerlerini elde etmiştir