Yapay zeka ile melanom tespiti
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: TUTKU KÜÇÜKERBİR
Danışman: SEVİL ÖZER
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Melanom, kötü huylu bir cilt kanseri türü olup yayılım hızının yüksek olması sebebiyle ölüm oranı en yüksek cilt kanseridir. Melanom kaynaklı ölümlerin azalması erken teşhis ile mümkündür. Günümüzde kullanılan teşhis yöntemlerinde doktorun profesyonelliğine, görüntüleme tekniklerine, patoloji sonucu elde edilen verilerin doktor tarafından yorumlanmasına bağlıdır. Günümüzde yapay zekânın kullanıldığı alanlar her geçen gün artmakta olup, bu alanlardan biri de sağlık sektörüdür. Özellikle görüntü işlemede oldukça başarılı sonuçlar vermesi sebebi ile yapay zekânın bir alt dalı olan derin öğrenme, tıbbi görüntülerin işlenmesinde ve yorumlanmasında sıkça tercih edilmektedir. Bu çalışmanın amacı bu güne kadar yapılan çalıĢmalardaki doğruluk oranından yüksek oranlara eriĢen bir yapay zeka modeli oluşturmaktır. Bu doğrultuda PHYTON üzerindeki yapay zeka kütüphaneleri kullanarak, Kaggle üzerinden elde edilen HAM10000 veri seti eğitilmiştir. Veri setini maksimum verimde kullanabilmek adına veri artırım yöntemi uygulanmıştır. Veri sayısı artırılarak veri setinin hem eğitim hem de kontrol amacıyla kullanılması sağlanmıştır. Kullanılan veri seti sadece melanom değil, aynı zamanda 7 farklı cilt lezyonunu tanıyabilecek Ģekilde eğitilmiştir. Tensorflow.jp ile oluĢturulan yapay zeka modelinin web uygulaması üzerinde çalışması sağlanmıştır. Uygulama .jpg formatında yüklenen bir cilt lezyonu için 3 ayrı tahminde bulunarak, lezyonun türü ve iyi huylu ya da kötü huylu olduğu konusunda %97 başarı oranı göstermektedir.