dc.contributor.author | Özkan, Haydar | |
dc.contributor.author | Gürleyen, Reyhan | |
dc.contributor.author | Usta, Elif | |
dc.contributor.author | Kumrular, Raziye Kübra | |
dc.date.accessioned | 2021-05-08T09:31:54Z | |
dc.date.available | 2021-05-08T09:31:54Z | |
dc.date.issued | 2017 | en_US |
dc.identifier.citation | ÖZKAN, Haydar, Reyhan GÜRLEYEN, Elif USTA & Raziye Kübra KUMRULAR. "Cilt Lezyonlarının Otomatik Bölütlenmesi". Electric Electronics, Computer Science, Biomedical Engineerings' Meeting (EBBT), 2017. | en_US |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11352/3517 | |
dc.description.abstract | Modern dünyada kanser giderek artan bir sağlık
problemi haline gelmiştir. Ülkemizde de sebebi bilinen ölümler
sıralamasında ilk üçte yer almaktadır. Cilt kanseri türlerinden
biri olan malign melanom %4’lük bir dilime sahip olmasına
rağmen cilt kanserinden kaynaklı ölümlerin %75’inden
sorumludur. Bu hastalığın teşhisi günümüz koşullarında
dermatologlar tarafından görsel olarak yapılmaktadır. Bu
durum teşhiste insan hatası olma ihtimalini arttırır. Bu
çalışmada hekimlerin, ciltte bulunan lezyonların kanserli olup
olmadığını karar vermesine yardımcı olmak için bilgisayar
tabanlı bir bölütleme sistemi geliştirilmiştir. Lezyonların
şekilleri, renk dağılımları, kenarları karar vermede önemli
parametreler olduğu için lezyon görüntüleri, görüntü işleme
teknolojileri ile iyileştirilip, bölütlenerek, orijinal görüntü
üzerinde kenarları belirginleştirilmiştir. Böylece hekimlerin
lezyonları incelemeleri ve karar vermeleri kolaylaştırılarak insan
kaynaklı hata yapma olasılığı azaltılmıştır. | en_US |
dc.description.abstract | In the modern world, cancer has increasingly
become a health problem. It has been listed as the first three
disease among the 'cause-known deaths' in our country.
Malignant Melanoma, one of the skin cancer types, is the cause of
75% of all skin cancer related deaths even though it is 4% of all
skin cancer cases. The examination of the diseases are diagnosed
through visual inspections by the dermatologists. This brings the
possibility of human error. In this study, a computer based
segmentation system is developed to assist the expert
dermatologists for determining whether the lesions on the skin
are cancerous or not. The edges of lesions on the original images
is drawn by enhancing and segmenting the lesions via image
processing techniques, since lesions' shapes, color distributions
and edges are important parameters for cancer determination
process. In this way, the error rates are reduced by making it
easier for the dermatologist to examine the lesions and make
decisions. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | IEEE | en_US |
dc.relation.isversionof | 10.1109/EBBT.2017.7956767 | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | en_US |
dc.subject | Cilt Lezyonları | en_US |
dc.subject | Bölütleme | en_US |
dc.subject | Görüntü İşleme | en_US |
dc.subject | Skin Lesions | en_US |
dc.subject | Segmentation | en_US |
dc.subject | Image Processing | en_US |
dc.title | Cilt Lezyonlarının Otomatik Bölütlenmesi | en_US |
dc.title.alternative | Automatic Skin Lesion Segmentation | en_US |
dc.type | conferenceObject | en_US |
dc.relation.journal | Electric Electronics, Computer Science, Biomedical Engineerings' Meeting (EBBT) | en_US |
dc.contributor.department | FSM Vakıf Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Biyomedikal Mühendisliği Bölümü | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Konferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
dc.contributor.institutionauthor | Özkan, Haydar | |
dc.contributor.institutionauthor | Gürleyen, Reyhan | |
dc.contributor.institutionauthor | Usta, Elif | |
dc.contributor.institutionauthor | Kumrular, Raziye Kübra | |