Cilt lezyonlarının dermatoskop görüntüleri üzerinden derin öğrenmeye dayalı yöntemle tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of skin lesions based on deep learning from dermatoscop images
Yazar: YUSUF YETGİN
Danışman: DOÇ. DR. EVGİN GÖÇERİ
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Cilt bakımı = Skin care ; Derin öğrenme = Deep learning ; Dermatoloji = Dermatology ; Kapsül ağlar = Capsule networks ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Cilt hastalıklarının dünya nüfusunun yaklaşık üçte birini etkileyen en yaygın dördüncü hastalık olduğu bilinmektedir. Cilt hastalıklarında genellikle belirtiler, deri üzerindeki normal deri rengi ve deseninden farklı görülen ve lezyon olarak adlandırılan bölgelerdir. Cilt hastalıkları erken evrede teşhis edildiğinde tedavi edilebilen hastalıklardır. Bu nedenle, hastanın hayatını koruyabilmek için erken ve doğru teşhis kritik role sahiptir. Günümüzde, cilt hastalıklarının teşhis edilmesi işlemi, dermatoloğun deriyi eli ile incelemesi ve görebildiklerine göre karar vermesine dayalı olarak yapılmaktadır. Cilt hastalıklarının bu şekilde teşhis edilmesi dermatologların deneyimlerine göre değişiklik gösterebilmektedir. Otomatik yöntemler erken teşhis ve müdahalelerin yapılmasını sağlamaktadır. Literatürde otomatik yöntemler önerilmekte ve bilgisayar destekli teşhis sistemlerinde artan bir şekilde derin öğrenmeye dayalı yöntemler kullanılmaktadır. Bu nedenle, bu tez çalışması kapsamında da derin sinir ağ mimarisine dayalı olarak cilt lezyonlarının sınıflandırılması üzerinde durulmuş, dermatoskop görüntüsünden yüksek doğruluk ile lezyonların yedi sınıfa otomatik olarak sınıflandırılmasını sağlayan, evrişimsel derin sinir ağ mimarisi ve kapsül ağın birlikte kullanıldığı bir yöntem önerilmiştir. Sonuçların değerlendirilmesi için doğruluk, hassaslık, özgüllük, F1-skor ve Mathew ilişkilendirme katsayısı olmak üzere beş farklı değerlendirme ölçütü kullanılmış ve sırasıyla %88.10, %89.18, %98,11, %87.25, %86.20 değerleri elde edilmiştir. Ulaşılan bu bulgular cilt lezyonlarının otomatik olarak sınıflandırılmasında önerilen bütünleşik ağ mimarisinin başarılı olduğunu göstermiştir.

Abstract:
It is known that skin diseases are the fourth common disorder that affects approximately one third of the world's population. In skin diseases, the symptoms are the areas on the skin that are different from the normal skin color and pattern and are called lesions. Skin diseases are diseases that can be treated when diagnosed at an early stage. Therefore, early and accurate diagnosis has a critical role in preserving the patient's life. Today, the process of diagnosing skin diseases is based on the dermatologist's visual examination of the skin and making a decision based on what the dermatologist can see. Diagnosis of skin diseases in this way may vary according to the experience of dermatologists. Automated methods enable early diagnosis and interventions. In the literature, automatic methods are suggested and deep learning-based methods are increasingly used in computer aided diagnostic systems. Therefore, within the scope of this thesis, the classification of skin lesions based on deep neural network architecture has been emphasized, and a method that uses convolutional deep neural network architecture and capsule network together, which provides automatic classification of lesions into seven classes with high accuracy from the dermatoscope image, has been proposed. Five different evaluation criteria, namely, specificity, sensitivity, accuracy, F1-score and Mathew correlation coefficient, were used to evaluate the results, and values of 88.10%, 89.18%, 98.11%, 87.25%, and 86.20% were obtained, respectively. These findings showed that the proposed integrated network architecture was successful in automatic classification of skin lesions.