Show simple item record

dc.contributor.authorBilginer, Onuren_US
dc.contributor.authorTunga, Burcuen_US
dc.contributor.authorDemirer, Rüştü Muraten_US
dc.date.accessioned2022-09-05T08:28:21Z
dc.date.available2022-09-05T08:28:21Z
dc.date.issued2022-07-10
dc.identifier.citationBilginer, O., Tunga, B. & Demirer, R. M. (2022). Deri lezyonlarının evrişimsel yapay sinir ağları ile sınıflandırılması. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 28(2), 208-214. doi:10.5505/pajes.2021.68700en_US
dc.identifier.issn1300-7009
dc.identifier.issn2147-5881
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/4819
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.5505/pajes.2021.68700
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/524931
dc.description.abstractBu çalışmada Uluslararası Deri Görüntüleme Birliği tarafından 2019 yılında yayınlanan ve 25000’den fazla dermoskopik deri görüntüsü içeren ISIC 2019 veri seti kullanılarak 4 çeşit (Melanom, Melanositik Nevüs, Bazal Hücreli Karsinom, İyi Huylu Keratoz) deri pigmentasyonu Evrişimsel Sinir Ağları yöntemi yardımıyla sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma yapılırken InceptionV3 yapay sinir ağı mimarisi kullanılmıştır. Deri görüntülerine önişlem olarak Hilbert Dönüşümü ve Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre test verisi üzerinde Hilbert Dönüşümü uygulanmış görüntülerde Bazal Hücreli Karsinom hastalığının sınıflandırılmasında %89 başarı oranı elde edilmiştir. Yüksek Boyutlu Model Gösterilimi ile Kontrast Artırımı uygulanan görsellerde ise Melanomun sınıflandırılmasında %78 başarı oranı elde edilmiştir.en_US
dc.description.abstractIn this paper we classified 4 skin lesions (Melanoma,Melanocytic Nevus, Basal Cell Carcinoma, Benign keratosis) from ISIC 2019 dataset which was published by International Skin Imaging Collabration in 2019. We used InceptionV3 convolutional neural network model for classification. We applied two preprocessing methods: High Dimensional Model Representation (HDMR) and Hilbert Transform. In conclusion we obtained 89% accuracy on classification of Basal Cell Carcinoma using Hilbert Transform. Moreover, we obtained 78% accuracy on classification of Melanoma using Contrast Enhancement High Dimensional Model Representation (HDMR).en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherPamukkale Univen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDeri pigmentasyonlarının sınıflandırılmasıen_US
dc.subjectHilbert dönüşümüen_US
dc.subjectYüksek boyutlu model gösterilimien_US
dc.subjectClassifications of skin lesionsen_US
dc.subjectHilbert transformen_US
dc.subjectHigh dimensional model representationen_US
dc.subjectCanceren_US
dc.titleDeri lezyonlarının evrişimsel yapay sinir ağları ile sınıflandırılmasıen_US
dc.title.alternativeClassification of skin lesions using convolutional neural networksen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalPamukkale University Journal of Engineering Sciencesen_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.contributor.departmentIşık University, Faculty of Engineering and Natural Sciences, Department of Electrical-Electronics Engineeringen_US
dc.contributor.authorID0000-0002-5508-741X
dc.identifier.volume28
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage208
dc.identifier.endpage214
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.contributor.institutionauthorDemirer, Rüştü Muraten_US
dc.relation.indexEmerging Sources Citation Index (ESCI)en_US
dc.relation.indexTR-Dizinen_US
dc.description.qualityQ4en_US
dc.description.wosidWOS:000819870500001


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record