Dermoskopik Görüntülerden Melanom Tespitinde Hiyerarşik Derin Özelliklere İlişkin Performans Karşılaştırması

Abstract

Melanom cilt kanseri en ölümcül kanser türlerinden biri olup ve ciddi bir halk sağlığı sorudur. Hastalığın erken ve doğru tanısı, kanser ile mücadelede etkin tedavilerin yürütülmesine olanak sağlayarak ölüm riskini azaltmaktadır. Ancak, malign melanom lezyonlarının diğer iyi huylu melanositik lezyonlarla olan benzerlikleri, dermoskopi görüntülerinden çıplak gözle değerlendirmeleri olumsuz etkileyerek erken ve doğru tanıları sekteye uğratmaktadır. Bu çalışmada, dermoskopi görüntülerinden iyi ve köyü huylu lezyonların tanısı için hekimlerin görsel algılarına ve ayırt etme kabiliyetlerine destek sağlayabilecek bir model önerilmiştir. Önerilen model, lezyonlara ilişkin ayrıt edici özelliklerin otomatik olarak çıkarılması ve çıkarılan özelliklerin destek vektör makineleri (DVM) ile sınıflandırılmasından oluşmaktadır. Özellik çıkarımında, ön eğitimli bir evrişimsel sinir ağı modeli tarafından alçak seviyeden yüksek seviyeye doğru hiyerarşik olarak çıkarılan özellik haritaları kullanılmıştır. Bulgular, en yüksek sınıflandırma performansının yüksek seviyeli özellik haritalarının kullanılması ile elde edildiğini göstermiştir. Sınıflandırma performansı, melanositik lezyonlara ilişkin ön eğitimli model tarafından çıkarılan 7x7 boyutunda yüksek seviyeli özellikler ile doğruluk, özgüllük, duyarlılık, kesinlik ve F-skor metrikleri türünden sırasıyla %98.12, %97.50, %98.75, %97.55 ve %98.13 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar lezyonlara ilişkin genelleyici özelliklerin alçak seviyeli özelliklere kıyasla sınıflandırıcı tarafından daha verimli olarak ayrıştırıldığını göstermiştir.