Seboreik & Atopik Dermatit, Psoriasis, Onikomikoz Hastalıklarının Yapay Zekâ ile Tespit Edilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorŞahinbaş, Kevser
dc.contributor.authorUysal, Berna Şevval
dc.contributor.authorSezgin, Zeliha
dc.contributor.authorTozmaz, Sude
dc.date.accessioned2026-01-31T15:02:21Z
dc.date.available2026-01-31T15:02:21Z
dc.date.issued2025
dc.departmentİstanbul Beykent Üniversitesi
dc.description.abstractBu çalışma, seboreik dermatit, atopik dermatit, psoriasis ve onikomikoz hastalıklarının yapay zekâ teknolojisi kullanılarak doğru ve hızlı bir şekilde tespit edilmesini hedeflemektedir. Yapay zekâ teknolojilerinin bu alanda kullanımı, teşhis süreçlerini hızlandırarak ve doğruluk oranını artırarak önemli avantajlar sunmaktadır. Bu çalışma kapsamında, yapay zekânın önemli bir dalı olan derin öğrenme teknikleri kullanılmıştır. YOLO algoritması kullanılarak, cilt hastalıklarının görüntüler üzerinden yüksek doğrulukla teşhis edilmesi amaçlanmıştır. Önerilen modelin geliştirilmesi için Kaggle'dan elde edilen veri seti kullanılmış ve model eğitilmiştir. Veri seti, seboreik dermatit, atopik dermatit, psoriasis ve onikomikoz hastalıklarına ait yüksek çözünürlüklü cilt görüntülerini içermektedir. Çalışmanın metodoloji kısmında, verilerin ön işleme tabi tutulması, modelin geliştirilmesi ve test edilmesi aşamaları ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Veriler makine öğrenimine sunulmadan önce RoboFlow üzerinden tek sınıflı sınıflandırma işlemleri yapılmış ve görüntüler 640x640 standart boyutlarına getirilmiştir. Model için, Yolov8 algoritmasının yolov8s-cls modeli kullanılmış ve Google Colab ortamında kodlanmıştır. Modelin eğitimi sırasında, eğitim, doğrulama ve test veri setleri kullanılarak modelin performansı değerlendirilmiştir. Model, %88.3 doğruluk oranına ulaşmış ve hastalıkları başarılı bir şekilde sınıflandırmıştır. Elde edilen doğruluk oranları, bu tür modellerin klinik uygulamalarda kullanılma potansiyelini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, sağlık sektöründe yapay zekâ tabanlı sistemlerin kullanımının yaygınlaşmasına ve teşhis süreçlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.
dc.identifier.doi10.31466/kfbd.1550690
dc.identifier.endpage1026
dc.identifier.issn2564-7377
dc.identifier.issue3
dc.identifier.startpage1004
dc.identifier.trdizinid1342510
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31466/kfbd.1550690
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1342510
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12662/10416
dc.identifier.volume15
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofKaradeniz Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR-Dizin_20260128
dc.subjectSınıflandırma
dc.subjectYapay Zekâ
dc.subjectEvrişimsel Sinir Ağları
dc.subjectYOLOv8
dc.subjectRoboFlow
dc.subjectCilt Hastalıkları
dc.titleSeboreik & Atopik Dermatit, Psoriasis, Onikomikoz Hastalıklarının Yapay Zekâ ile Tespit Edilmesi
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu