Deep learning approach for laboratory mice grimace scaling
Laboratuvar faresi yüz ağrı ifadesi derecelendirmesı için derin öğrenme
- Tez No: 441953
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Artificial neural networks
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Derin öğrenme günümüz bilim dünyasında özellikle örüntü tanıma ve yapay zeka ile öğrenme alanlarında oldukça popülerdir. Bu alanlarda hali hazırda sürmekte olan çalışmalar, derin öğrenme yönteminin gelistirilmesiyle beraber büyük bir hızlanma kazanmıştır. Bu çalışmada, ilaç verilerek ağrı çeker hale getirilmiş laboratuvar farele- rinin acı çekme derecesini ölçmek amacıyla derin öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Bu amaçla deney altındaki fare yüzlerinin bulunduğu videolar, çerceve çerçeve tıbbi uz- manlar tarafından Mouse Grimace Scale(MGS) etiketlenmiş, sonrasında bu videolar evrişimsel sinir ağını eğitmek için kullanılmıştır. Evrişimsel sinir ağlarının sınıfland- rıma yetisini daha iyi gösterebilmek için, aynı sınıflandırma işlemi kernel tabanlı bazı makine öğrenme algoritmalarıyla da tekrar edilmiş ve sonuçlar kıyaslanmıştır. Ya- pay ağı eğitme ve test işlemleri iki adet güçlü grafik kartı bulunan iş istasyonunda gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Deep learning is extremely attractive research topic in pattern recognition and machine learning areas. Applications in speech recognition, natural language processing, and machine vision fields gained huge acceleration in performance by employing deep learning. In this thesis, deep learning is used for medical purposes in order to scale pain degree of drug stimulated mice by examining facial grimace. For this purpose each frame in the videos in the training set were scaled manually by experts according to Mouse Grimace Scaling(MGS) manual and these frames were used for training a convolutional neural network. For testing the network, another set of videos which was not used for training before, was used. In order to show the classification power of convolutional neural networks, the same classification tasks are performed with some classic kernel based machine learning algorithms and results are compared. For training and testing, a workstation having two powerful graphic card(GPU) is used.
Benzer Tezler
- İdrar kültürlerinden izole edilen coag (-) staphylococcus (s. epidrmidis ve s. saprophyticus)'ların idrar yolu enfeksiyonlarındaki yeri
The Place of coag (-) staphylococcus to the urinary tract infectron which are isolated from the urine cultures
SUMRU ÇITAK(KORMAN)
- Dondurularak saklamanın tavuk etinin bazı kalite özellikleri üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
Ö.EVREN ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SUMRU TÖMEK
- Çanakkale ve çevresi artiodactyla fosilleri (paleontoloji, biyostratigrafi, paleoekoloji ve paleobiyocoğrafya) (2 cilt)
Başlık çevirisi yok
VAHDET TUNA
- Uygun sulama yönteminin seçimine ekonomik faktörlerin etkisi
Effect of economical factors on the selection of irrigation methods
YASEMİN ALTINORAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiKültürteknik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN YILDIRIM
- Finite element investigation of beams of variable cross section
Başlık çevirisi yok
CAN BALKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ERGİN ÇITIPITIOĞLU