Geri Dön

Yüz görüntülerinden hastalıkların ön tanısı

The pre-diagnosis of diseases from facial images

  1. Tez No: 324625
  2. Yazar: BESTE GENÇTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VASİF V. NABİYEV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Akromegali, Down sendromu, Lupus, Özellik Çıkarımı, Sınıflandırma, Tanısal Testler, Borda Sayısı, Acromegaly, Down syndrome, Lupus, Feature Extraction, Local Patterns, Subspace-based methods, Classification, Diagnostic Tests, Borda Count
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 120

Özet

Ön tanı, hekim tecrübesine bağlı olarak değiştiğinden, hastalar gerekli gereksiz bir sürü teste tabi tutulmakta, bu durum hastayı hem psikolojik hem de maddi açıdan yormaktadır. Tıbbi testler sonucunda en doğru teşhisin konulacağı kesindir, ancak ön tanı doğruluğu teşhis sürecini önemli ölçüde hızlandırmaktadır. Bundan ötürü günümüzde ön tanının hekimden hekime değişmediği, maliyeti düşük, otomatik ön tanı sistemlerineihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla tez kapsamında, yüzden hastalık teşhisi yaparak, cinsiyetten, yaştan ve yüz ifadelerinden bağımsız otomatik ön tanı programı gerçekleştirilmiştir. Çalışma, veri tabanının oluşturulması, ön işlemler, özellik çıkarımı ve sınıflandırma olmak üzere dört kısımdan oluşmaktadır. Eğitim veritabanı Akromegali, Down sendromu, Lupus, sağlam ve bu sınıfların dışındaki hastalık ve farklı görüntüleri içeren diğer bir sınıf olmak üzere beş sınıf içermektedir. Ön işlemler aşamasında, eğitim ve test görüntülerine çeşitli ön işlemler uygulanarak, görüntüler aynı formata getirilmiş ve sistem performansı artırılmıştır. Özellik çıkarımında karşılaştırmalı olarak bütünsel yaklaşımlar incelenmiştir. Giriş görüntüsünü sınıflandırmada temel yöntemler kullanılmıştır. En son kısımda da sınıflandırıcı sonuçlarına Borda Sayısı yöntemi uygulanarak ön tanı performansı artırılmıştır.Önerilen ön tanı sistemi %95 oranında tanıma performansı göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Pre-diagnosis varies depending on the experience of the physician. Therefore, patients are subjected to a lot of test required or unnecessary and it strains the patient in terms of finance and psychology. The most accurate diagnosis will be placed as a result of certain medical tests, but the success of pre-diagnosis accelerates the process of diagnosing. Hence pre-diagnosis system with low-cost, automatically, not changeable from one physician to another is needed. For this purpose in this study automatic pre-diagnosis program is developed by diagnosing the disease from face photos that is independent from sex, age and facial expressions.This study consists of four parts: creating databases, pre-processing, feature extraction and classification. Training database includes five image classes these are Acromegaly, Down syndrome, Lupus, Normal and other disease or non-face. Various preprocessing techniques applied on the training and test database images in the preprocessing stage, so images turned into same format and system performance improved. In the feature extraction, holistic approaches is studied comparatively. Basic approaches areused to classify the input image. In the last stage pre-diagnosis performance increased by applying the Borda Count method to the classifier results. Our proposed pre-diagnosis system shows %95 recognition performance.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemleri ile yüz görüntülerinden kronik ve genetik hastalıkların ön tanısı

    Pre-diagnosis of chronic and genetic diseases through facial images with deep learning methods

    SEVAL BÜLBÜL GÖKÇEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU

  2. Dismorfik hastalıkların sinyal işleme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması

    Classification of dysmorphic syndromes using signal processing methods

    Z. MERVE ERKINAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZİYA TELATAR

  3. Anti VEGF tedavisi alan yaşa bağlı makula dejeneresansı olgularında tedavi yanıtını etkileyen faktörler

    Factors affecting treatment response in age-related macular degeneration patients receiving anti-VEGF therapy

    NIGAR RUSTAMLI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Göz HastalıklarıAnkara Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİGEN ŞERMET

  4. Mathematical model-based clinical decision support system algorithm design study that can support the diagnosis of celiac disease

    Çölyak hastalığının teşhisine destek verebilecek matematik model tabanlı kds algoritması tasarımı

    ELİF KESKİN BİLGİÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. İNCİ ZAİM GÖKBAY

    DOÇ. DR. YUSUF KAYAR

  5. İdiyopatik pulmoner fibroziste genetik değişikler, budeğişikliklerin yaşam süresi ve hastalık prognozuna etkisinindeğerlendirilmesi

    Genetic variations in idiopathic pulmonary fibrosis and theirimpact on life expectancy and disease prognosis

    MELİHA HASTEKKEŞİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Göğüs HastalıklarıErciyes Üniversitesi

    Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNCİ GÜLMEZ