Derin Öğrenme CNN Kullanılarak Çeşitli Cilt Kanseri Türlerinin Erken Tespiti – Vidit Goyal

Sunucu

 

Vidit Goyal

Vidit Goyal, lisans derecesini Hindistan’daki Dr. A.P.J Abdul Kalam Teknik Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimleri Mühendisliği alanında almıştır. Ayrıca çeşitli MOOC’lardan Biyoinformatik ve Yapay Zeka eğitimi almaktadır. Tezi, Derin Öğrenme CNN Kullanarak Cilt Kanserlerinin Erken Tespiti üzerine odaklanmıştır. Şu anda AI firması Montreal.AI altında openAI kullanarak aşı geliştirmek için çalışmaktadır.

Özet

Son birkaç yıldır, Asya kıtalarında cilt kanseri raporlarında bir artış olmuştur. Cilt kanserini ilk aşamalarında tespit etmek için dermatologlar tarafından düzenli cilt kontrolleri önerilmektedir. Bu nedenle, bu sürece yardımcı olmak için, kanserin konumunu tespit edebilen ve ayrıca Melanom, Dermatofibrom ve Benign Keratoz lezyonları gibi üç kategoride sınıflandırabilen bir mobil uygulama önerdik. Bir evrişimli sinir ağı önerdik ve iki model uyguladık – Modifiye Inception modeli ve transfer öğrenmeli Modifiye Google’s MobileNet. Önerilen yöntemin değerlendirilmesi, yaygın pigmentli deri lezyonlarının çok kaynaklı dermatoskopik görüntülerinden oluşan bir koleksiyon olan HAM10000 veri kümesi kullanılarak yapılmıştır. Deneysel sonuçlar, değiştirilmiş başlangıç modelinin Google’ın MobileNet’inden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Amaç, erken kanser olasılığını tespit etmek için ticari bir mobil uygulama geliştirmektir, böylece hastaya uygun bir tedavi önerilebilir.

Tarih: 5 Aralık, 2020 – 6:00 pm (GMT+3)

Dil: İngilizce

Webinara buradan kayıt olabilirsiniz! :

https://www.bigmarker.com/bioinfonet/Early-Detection-of-Various-Types-of-Skin-Cancer-Using-Deep-Learning-CNN