Dermoskopik Görüntülerde Lezyon Bölütleme İşlemlerinde K-ortalama Kümeleme Algoritmasının Kullanımı
Dermoskopik Görüntülerde Lezyon Bölütleme İşlemlerinde K-ortalama Kümeleme Algoritmasının Kullanımı
Yazar: İlkin, Sümeyya; Aytar, Oktay; Gençtürk, Tuğrul Hakan; Şahin, Suhap
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 8 No. 1, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Medikal Görüntü İşleme,Melonom Cilt Kanseri,Lezyon Bölütleme,K-Ortalama Kümeleme Algoritması,Ortalama Kayma Algoritması,Canny Kenar Belirleme Algoritması

Melonomcilt kanserinin erken evrelerinde yapılan teşhisler, iyileşme prognozuna olanetkilerinden dolayı hayati önem taşımaktadır. Yapılan bu teşhisler büyük orandacildin görsel değerlendirmesiyle yapılmaktadır. Dolayısıyla, yapılan bu görseldeğerlendirme sonucu konulan teşhis çoğunlukla doktorların uzmanlığına bağlıolduğu için, sübjektif bir değerlendirme olmaktadır. Yapılan bu çalışmada,doktorlar tarafından konulan teşhislerdeki doğruluk oranlarını artırmak içincilt görüntülerindeki lezyon bölgelerinin bölütleme işlemi K-ortalama kümelemealgoritması ile yapılmaktadır. Algoritmada, K merkezi sayısı 2 ve 4 değerleriseçilerek sistem test edilmektedir. Test aşamasında özel bir melanom veri setikullanılmıştır. Elde edilen değerlerin analiz işlemleri, Pik Sinyali GürültüOranı (PSNR) ve Korelasyon Katsayısı (CC) metrikleri kullanılarakgerçekleştirilmiştir. Yapılan bu çalışmanın performansı, daha önce tarafımızdangerçeklenen Canny kenar belirleme ve ortalama kayma algoritmaları ilekarşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Yapılan bölütleme işleminde, merkezsayısı 4 seçilen K-ortalama kümeleme algoritmasında en yüksek PSNR değeri17,1591dB olarak tespit edilmiştir. Metrik sonuçlar incelendiğinde, K-ortalamakümeleme algoritmasında merkez sayısı 4 olarak seçildiğinde elde edilensonuçların daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.

Melonomcilt kanserinin erken evrelerinde yapılan teşhisler, iyileşme prognozuna olanetkilerinden dolayı hayati önem taşımaktadır. Yapılan bu teşhisler büyük orandacildin görsel değerlendirmesiyle yapılmaktadır. Dolayısıyla, yapılan bu görseldeğerlendirme sonucu konulan teşhis çoğunlukla doktorların uzmanlığına bağlıolduğu için, sübjektif bir değerlendirme olmaktadır. Yapılan bu çalışmada,doktorlar tarafından konulan teşhislerdeki doğruluk oranlarını artırmak içincilt görüntülerindeki lezyon bölgelerinin bölütleme işlemi K-ortalama kümelemealgoritması ile yapılmaktadır. Algoritmada, K merkezi sayısı 2 ve 4 değerleriseçilerek sistem test edilmektedir. Test aşamasında özel bir melanom veri setikullanılmıştır. Elde edilen değerlerin analiz işlemleri, Pik Sinyali GürültüOranı (PSNR) ve Korelasyon Katsayısı (CC) metrikleri kullanılarakgerçekleştirilmiştir. Yapılan bu çalışmanın performansı, daha önce tarafımızdangerçeklenen Canny kenar belirleme ve ortalama kayma algoritmaları ilekarşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Yapılan bölütleme işleminde, merkezsayısı 4 seçilen K-ortalama kümeleme algoritmasında en yüksek PSNR değeri17,1591dB olarak tespit edilmiştir. Metrik sonuçlar incelendiğinde, K-ortalamakümeleme algoritmasında merkez sayısı 4 olarak seçildiğinde elde edilensonuçların daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.