- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 28 Special Issue
- Hybrid Convolutional Neural Network Architectures for Skin Cancer Classification
Hybrid Convolutional Neural Network Architectures for Skin Cancer Classification
Authors : Emine CENGİL, Ahmet ÇINAR, Muhammed YILDIRIM
Pages : 694-701
Doi:10.31590/ejosat.1010266
View : 9 | Download : 2
Publication Date : 2021-11-30
Article Type : Research
Abstract :Deri kanseri, insanlarda görülen yaygın bir kanser türüdür. Diğer hastalıklarda olduğu gibi cilt kanserinde de erken teşhis hayati önem taşımaktadır. Çalışmada cilt kanserini sınıflandırmak için popüler makine öğrenmesi algoritmaları olan derin öğrenme mimarileri kullanılmaktadır. Doğruluk performansını artırmak için K-En yakın komşu (KNN), Destek vektör makinesi (SVM) ve Karar ağacı (DT) kullanılarak hibrit yapılar gerçekleştirilmektedir. Evrişimli sinir ağı kullanılarak öznitelik çıkarıldıktan sonra, sınıflandırma için KNN, SVM ve DT ayrı ayrı uygulanır. Üretilen hibrit yapıların KNN ve SVM'si performansı artırırken, karar ağacının kullanılması performansı olumsuz etkilemektedir. Dermatolojik görüntüleri içeren yedi sınıflı cilt kanseri mnist:ham10000 veri seti ile yapılan eğitim ve doğrulama işlemlerinden sonra mimarilerin doğrulama doğruluğu ve karmaışıklık matrisi kriterleri raporlanır. Sekiz farklı mimari uygulanmaktadır. En yüksek doğruluk, Alexnet mimarisinin son katmanının SVM sınıflandırıcısı ile değiştirildiği yapı tarafından sağlanmaktadır.Keywords : Deri Kanseri, Sınıflandırma, ESA, Derin Öğrenme, Hibrit Yapılar, KNN, SVM, DT.