Deri lezyon görüntülerinin makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of skin lesion images using machine learning and deep learning techniques
Yazar: ELİF KANCA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELEN AYAS
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted ; Görüntü sınıflandırma = Image classification

Özet:
Kanser, hücrelerin kontrolsüz bir şekilde bölünmesi ve yayılmasıdır. Deri kanseri diğer kanser türleri gibi erken teşhisi ve tedavisi oldukça önemli bir kanser türüdür. Tanı aşamasında kullanılan dermoskopi görüntülerini inceleyen kişilerin uzmanlığı, görüntülerdeki çeşitli artefaktlar gibi nedenler görüntüler manuel olarak incelendiğinde teşhis doğruluğunu düşürebilmektedir. Görüntülerin bilgisayar destekli uygulamalar ile incelenmesi daha kesin ve hızlı sonuçlar vermektedir. Ayrıca deri lezyonlarının sınıflandırılması ve segmentasyonu aşamasında da teşhis doğruluğunu düşürücü etkenleri ortadan kaldırmaktadır.  
Bu çalışmada, 2 açık veri seti üzerinde segmentasyon ve sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. İlk olarak dermoskopi görüntülerine yeniden boyutlandırma, DullRazor algoritması gibi çeşitli ön işlemler uygulanmıştır. Otsu Eşikleme veya Aktif Kontur yöntemleriyle ön işlemleri tamamlanan görüntüler bölütlenmiştir. Ardından bölütlenmiş görüntülerin doku, şekil ve renk olmak üzere 13 farklı özellikleri çıkarılarak, özellikler k-NN, SVM, kolay topluluk sınıflandırıcı, RUSBoost Sınıflandırıcı, Dengelenmiş Torbalama Sınıflandırıcı gibi makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılmıştır.  Bunun yanı sıra derin öğrenme mimarileri olan ResNet, EfficientNet ve CoAtNet ile sınıflandırılmış ve U-Net, SegNet ve DeepLabv3+ ile segmentasyon işlemleri gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Cancer is the uncontrolled division and spread of cells. Skin cancer, like other types of cancer, is a very important type of cancer for early diagnosis and treatment. Reasons such as the expertise of the people who examine the dermoscopy images used in the diagnosis phase and various artifacts in the images can reduce the diagnostic accuracy when the images are examined manually. Examination of images with computer aided applications gives more precise and faster results. In addition, it eliminates the factors that reduce the accuracy of diagnosis during the classification and segmentation of skin lesions.
In this study, segmentation and classification operations were performed on 2 open data sets. First, various pre-processes such as resizing and DullRazor algorithm were applied to dermoscopy images. The preprocessed images are segmented with Otsu Threshold or Active Contour methods. Then, 13 different features of the segmented images, such as texture, shape and color, were extracted and the features were classified by machine learning methods such as k-NN, SVM, easy ensemble classifier, RUSBoost Classifier, Balanced Bagging Classifier. In addition, it was classified with deep learning architectures ResNet, EfficientNet and CoAtNet, and segmentation operations were carried out with U-Net, SegNet and DeepLabv3+.