Derodak - YZ Analiz

DERODAK YZ

Dermatoskopik Görsel Değerlendirme Yapay Zeka Aracı

🛡️ Görüntüler Türkiye içi sunucuda işlenir ve kaydedilmeden silinir.

Bu analiz aracı yalnızca onaylı hekimler içindir

Devam etmek için data.derodak.com hesabınızla giriş yapın. Giriş yaptıktan sonra bu sayfaya otomatik olarak dönersiniz.

Sınıf (Tanı)	Hassasiyet (Precision)	Duyarlılık (Recall)	F1-Skoru	Destek (Sayı)
MEL (Melanoma)	0.66	0.36	0.46	171
NV (Melanocytic nevi)	0.82	0.97	0.89	908
BCC (Basal cell carcinoma)	0.54	0.77	0.64	93
AK (Actinic keratoses)	0.68	0.30	0.42	43
BKL (Benign keratosis)	0.78	0.51	0.61	217
DF (Dermatofibroma)	0.83	0.34	0.48	44
VASC (Vascular lesions)	0.89	0.69	0.77	35
Genel Ortalama (Weighted)	0.78	0.78	0.76	1511
✅ DÜZELTİLMİŞ MACRO F1: %61.10 ✅ WEIGHTED F1: %75.61

Teşekkür ve İthaf (Acknowledgments)

Derodak platformunun hayata geçmesini sağlayan evrensel bilgi ağının mimarlarına ve mesleki temelimi inşa eden değerli hocalarıma en derin şükranlarımızı sunarız.

Dermatolojide dijital görüntülemeyi evrensel standartlara kavuşturarak "açık bilim" felsefesiyle yapay zeka gelişimini tüm dünyaya ulaştıran International Skin Imaging Collaboration (ISIC) kurucu babası Dr. Allan C. Halpern'e; bu devasa arşivi günümüzde başarıyla yöneten Dr. Veronica Rotemberg ve Dr. Noel C. F. Codella'ya minnettarız. Ayrıca, arşivin en büyük veri kaynaklarından olan Hospital Clínic de Barcelona ekibi liderleri Dr. Josep Malvehy ve Dr. Susana Puig başta olmak üzere tüm ISIC yürütme kuruluna, bilime yaptıkları tarihi katkılardan dolayı teşekkür ederiz.

Özel teşekkürümüz ; bilimsel vizyonları, sarsılmaz etik değerleri ve eşsiz klinik tecrübeleriyle bu projenin temellerine ilham veren çok kıymetli hocalarımız Prof. Dr. Tamer İrfan Kaya ve Prof. Dr. Kıymet Baz İnan'adır.

Yazılım Lisansı ve Altyapı

Derodak platformunun yazılım altyapısı ve yapay zeka entegrasyon kodları Apache License, Version 2.0 ("Lisans") kapsamında sunulmaktadır. Lisansın tam metnine ve yasal sınırlandırmalara Apache 2.0 Resmi Sitesi üzerinden ulaşabilirsiniz.

Yapay Zeka Eğitim Veri Setleri (Dataset Attributions)

1. ISIC Challenge 2020: Training Dataset

CC-BY Lisansı Kapsamında: Memorial Sloan Kettering Cancer Center; The University of Queensland Diamantina Institute, The University of Queensland, Dermatology Research Centre.
CC-BY-NC Lisansı Kapsamında: Department of Dermatology, Hospital Clínic de Barcelona; ViDIR Group, Department of Dermatology, Medical University of Vienna; Sydney Melanoma Diagnostic Center at Royal Prince Alfred Hospital, Pascale Guitera.

2. ISIC Challenge 2019: Training Dataset

To comply with the attribution requirements of the CC-BY-NC license, the aggregate "ISIC 2019: Training" data is cited as:

BCN_20000 Dataset: (c) Department of Dermatology, Hospital Clínic de Barcelona
HAM10000 Dataset: (c) by ViDIR Group, Department of Dermatology, Medical University of Vienna; https://doi.org/10.1038/sdata.2018.161
MSK Dataset: (c) Anonymous; https://arxiv.org/abs/1710.05006; https://arxiv.org/abs/1902.03368

Manuscript & Publication Citations:

[1] Tschandl P., Rosendahl C. & Kittler H. The HAM10000 dataset, a large collection of multi-source dermatoscopic images of common pigmented skin lesions. Sci. Data 5, 180161 doi.10.1038/sdata.2018.161 (2018)
[2] Noel C. F. Codella, et al: "Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection: A Challenge at the 2017 International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Hosted by the International Skin Imaging Collaboration (ISIC)", 2017; arXiv:1710.05006.
[3] Hernández-Pérez C, et al. BCN20000: Dermoscopic lesions in the wild. Scientific Data. 2024 Jun 17;11(1):641.

3. BRAAFF-Annotated Acral Lesions Dataset (BALD)

Lisans ve Kaynak: International Dermoscopy Society (CC-BY-NC).
DOI: https://doi.org/10.34970/669187
Makale Atıfı: Müller C, Tschandl P, Rinner C, Kyrgidis A, Koga H, Moscarella E, Apalla Z, Di Stefani A, Kobayashi K, Lazaridou E, Longo C, Phan A, Saida T, Sotiriou E, Tanaka M, Thomas L, Zalaudek I, Argenziano G, Lallas A, Kittler H. The BRAAFF-Annotated Acral Lesions Dataset (BALD): A Curated Set of Dermatoscopic Images of Acral Melanoma and Nevi from Various Sources. J Invest Dermatol. 2025 Jan 17:S0022-202X(25)00021-1.

⚠️ Yasal Uyarı: Bu sistem bir tanı cihazı değildir ve tanı koymaz; yapay zekâ çıktıları araştırma amaçlıdır. Çıktılar teşhis ya da tedavi kararına dayanak olarak kullanılmamalıdır. Nihai karar hekimin sorumluluğundadır.