Melonom
cilt kanserinin erken evrelerinde yapılan teşhisler, iyileşme prognozuna olan
etkilerinden dolayı hayati önem taşımaktadır. Yapılan bu teşhisler büyük oranda
cildin görsel değerlendirmesiyle yapılmaktadır. Dolayısıyla, yapılan bu görsel
değerlendirme sonucu konulan teşhis çoğunlukla doktorların uzmanlığına bağlı
olduğu için, sübjektif bir değerlendirme olmaktadır. Yapılan bu çalışmada,
doktorlar tarafından konulan teşhislerdeki doğruluk oranlarını artırmak için
cilt görüntülerindeki lezyon bölgelerinin bölütleme işlemi K-ortalama kümeleme
algoritması ile yapılmaktadır. Algoritmada, K merkezi sayısı 2 ve 4 değerleri
seçilerek sistem test edilmektedir. Test aşamasında özel bir melanom veri seti
kullanılmıştır. Elde edilen değerlerin analiz işlemleri, Pik Sinyali Gürültü
Oranı (PSNR) ve Korelasyon Katsayısı (CC) metrikleri kullanılarak
gerçekleştirilmiştir. Yapılan bu çalışmanın performansı, daha önce tarafımızdan
gerçeklenen Canny kenar belirleme ve ortalama kayma algoritmaları ile
karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Yapılan bölütleme işleminde, merkez
sayısı 4 seçilen K-ortalama kümeleme algoritmasında en yüksek PSNR değeri
17,1591dB olarak tespit edilmiştir. Metrik sonuçlar incelendiğinde, K-ortalama
kümeleme algoritmasında merkez sayısı 4 olarak seçildiğinde elde edilen
sonuçların daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.
Medikal Görüntü İşleme Melonom Cilt Kanseri Lezyon Bölütleme K-Ortalama Kümeleme Algoritması Ortalama Kayma Algoritması Canny Kenar Belirleme Algoritması
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Tasarım ve Teknoloji |
Authors | |
Publication Date | March 23, 2020 |
Submission Date | September 26, 2019 |
Published in Issue | Year 2020 Volume: 8 Issue: 1 |