In:
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences, Vol. 26, No. 1 ( 2023-03-15), p. 250-260
Kurzfassung:
Tırnak hastalıkları, insanın yaşam kalitesini ciddi şekilde etkileyebilen bozukluklardır. Gelişen hesaplamalı yöntemler ve teknoloji ile tırnaktaki anomaliler hızlı ve girişimsiz bir şekilde tespit edilebilmektedir. Bu çalışma, farklı derin öğrenme ağlarının sonuçlarını topluluk öğrenme yöntemiyle birleştirerek daha iyi performans sağlayan bir model önermektedir. 7 farklı derin öğrenme mimarisinin performansı, 17 hastalık sınıfı içeren bir veritabanı kullanılarak incelenmiştir. Önerilen yöntem % 75 doğruluk elde etti ve bireysel derin öğrenme mimarilerine kıyasla kesinlik ve duyarlılık metriklerinde önemli artışlar sağladı. Önerilen model geliştirilebilecek bir mobil uygulama sayesinde, büyük ölçekli taramalarda tıp profesyonelleri için yardımcı bir karar destek sistemi olarak kullanılabilecektir. Sonuçlara bakıldığında en çok kullandığımız uzuvlarımızdan biri olan eldeki tırnaklarımızda meydana gelen hastalıkların (uzaktan) erken tespit edilmesinin hastane ziyaretlerini ve maliyetleri azaltabileceğini öngörüyoruz. Ayrıca önerilen yöntem cilt hastalıkları ve ben analizi için kullanılan dermatoskopi cihazlarına entegre edilebilir.
Materialart:
Online-Ressource
ISSN:
1309-1751
DOI:
10.17780/ksujes.1224006
Sprache:
Unbekannt
Verlag:
Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences
Publikationsdatum:
2023
ZDB Id:
2815695-X
