Cilt kanseri sınıflandırması için hibrit derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi
Development of hybrid deep learning models for skin cancer classification
Yazar: İBRAHİM ARUK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET NUSRET TOPRAK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks

Özet:
Kanser, dünya çapında milyonlarca insanın yaşamını tehdit eden ve çeşitli organları etkileyen ölümcül bir hastalıktır. En sık rastlanan kanser türlerinden biri olan cilt kanseri, erken evrede teşhis edilmediğinde ciddi sağlık sorunlarına ve ölüm riskine yol açabilmektedir. Cilt kanseri oluşumunda güneş ışığındaki ultraviyole radyasyon, sigara ve alkol kullanımı, genetik yatkınlık, belirli hastalıklar ve çevresel faktörler önemli rol oynamaktadır. Bu etmenler cilt hücrelerinin DNA'sına zarar vererek kanser gelişimine neden olabilmektedir. Bu nedenle, cilt kanserinin erken evrede teşhisi, hastalığın kontrol altına alınması ve tedavi süreçlerinde kritik bir öneme sahiptir.

Bu tez çalışmasında, cilt kanseri sınıflandırması problemine yönelik üç yeni hibrit derin öğrenme modeli önerilmektedir. İlk modelde, dermoskopik görüntülerden farklı Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) modelleri aracılığıyla derin öznitelikler çıkarılmakta ve öznitelik seçimi algoritmaları ile en anlamlı öznitelikler belirlenerek sınıflandırma yapılmaktadır. İkinci olarak, ConvNeXt blokları ile güçlendirilmiş MetaFormer tabanlı hibrit CAFormer modeli geliştirilmiştir. Bu model, CNN ve Görü Dönüştürücü (ViT) tabanlı mimarilerin güçlü yönlerini bir araya getirerek cilt kanseri sınıflandırmasını gerçekleştirmektedir. Son olarak, CNN ve ViT modelleri ile topluluk öğrenme tabanlı hibrit bir model önerilmiştir. Bu model dermoskopik görüntü sınıflandırmasını etkin bir şekilde sağlamaktadır. Önerilen modeller, literatürdeki güncel yaklaşımlar ile karşılaştırıldığında cilt kanseri sınıflandırmasında daha başarılı sonuçlar sergilemiştir.

Abstract:
Cancer is a fatal disease that threatens the lives of millions worldwide and affects various organs. Among the most common cancer types, skin cancer can lead to severe health complications and an increased risk of mortality if not diagnosed at an early stage. Ultraviolet radiation from sunlight, smoking, alcohol consumption, genetic predisposition, certain diseases, and environmental factors play significant roles in the development of skin cancer. These factors can damage the DNA of skin cells, increasing the risk of cancer. Therefore, early diagnosis of skin cancer is crucial for controlling the disease and improving treatment outcomes. 

In this thesis, three novel hybrid deep learning models are proposed for addressing the skin cancer classification problem. In the first model, deep features are extracted from dermoscopic images using various Convolutional Neural Network (CNN) models, and classification is performed by selecting the most significant features through feature selection algorithms. Secondly, a hybrid CAFormer model based on a MetaFormer architecture enhanced with ConvNeXt blocks has been developed. This model integrates the advantages of CNN and Vision Transformer (ViT)-based architectures to perform skin cancer classification. Lastly, a hybrid ensemble learning-based model combining CNN and ViT architectures is proposed, offering an effective approach to dermoscopic image classification. The proposed models have demonstrated superior performance in skin cancer classification compared to state-of-the-art approaches in the literature.