Dermoskopik Görüntülerde Lezyon Bölütleme İşlemlerinde K-ortalama Kümeleme Algoritmasının Kullanımı

Melanom cilt kanserinin erken evrelerinde yapılan teşhisler, iyileşme prognozuna olanetkilerinden dolayı hayati önem taşımaktadır. Yapılan bu teşhisler büyük oranda cildin görseldeğerlendirmesiyle yapılmaktadır. Dolayısıyla, yapılan bu görsel değerlendirme sonucu konulanteşhis çoğunlukla doktorların uzmanlığına bağlı olduğu için, sübjektif bir değerlendirmeolmaktadır. Yapılan bu çalışmada, doktorlar tarafından konulan teşhislerdeki doğruluk oranlarınıartırmak için cilt görüntülerindeki lezyon bölgelerinin bölütleme işlemi K-ortalama kümelemealgoritması ile yapılmaktadır. Algoritmada, K merkezi sayısı 2 ve 4 değerleri seçilerek sistem testedilmektedir. Test aşamasında özel bir melanom veri seti kullanılmıştır. Elde edilen değerlerinanaliz işlemleri, Tepe Sinyali Gürültü Oranı (PSNR) ve Korelasyon Katsayısı (CC) metriklerikullanılarak gerçekleştirilmiştir. Yapılan bu çalışmanın performansı, daha önce tarafımızcagerçeklenen Canny kenar belirleme ve ortalama kayma algoritmaları ile karşılaştırılarakdeğerlendirilmiştir. Yapılan bölütleme işleminde, merkez sayısı 4 seçilen K-ortalama kümelemealgoritmasında en yüksek PSNR değeri 17,1591dB olarak tespit edilmiştir. Metrik sonuçlarincelendiğinde, K-ortalama kümeleme algoritmasında merkez sayısı 4 olarak seçildiğinde eldeedilen sonuçların daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.