Geri Dön

Determining rheumatoid arthritis and osteoarthritis diseases with plain hand x-rays using convolutional neural network

Düz el radyografileri kullanılarak romatoid artrit ve osteoartrit hastaliklarinin konvolusyonal sinir ağları ile tanısı

  1. Tez No: 570162
  2. Yazar: KEMAL ÜRETEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HADİ HAKAN MARAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Romatoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Rheumatology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Bilgisayar teknolojisindeki son gelişmeler, yüksek çözünürlüklü görüntülerin elde edilmesini ve görüntülerin işlenmesini kolaylaştırmıştır. Konvolüsyonel sinir ağı (CNN) derin öğrenmenin bir dalıdır. CNN ilk olarak 1995 yılında LeCun tarafından tanıtıldı ve 2012'de AlexNet, ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Mücadelesini (ILSVRC) kazandı ve ardından derin öğrenme uygulamalarında hızlı bir büyüme oldu. Özellikle dermatoloji, patoloji, radyoloji ve oftalmoloji alanlarında CNN kullanımı ile ilgili birçok başarılı çalışma vardır. CNN özellik çıkarma ve sınıflandırma konusunda oldukça başarılı ve daha az ön işleme ihtiyaç duyar. Ancak CNN yönteminde, overfitting ele alınması gereken önemli bir sorundur ve CNN eğitimi için çok sayıda veri gerekir. Sıfırdan CNN eğitimi için yeterli veri olmadığında, daha önce doğal görüntü veri setinden eğitilmiş CNN ağı öğrenme transferi için kullanılır. Öğrenme transferi, yeni bir problem için önceden eğitilmiş bir modelin kullanılmasıdır. Son yıllarda, doğal görüntüler ile eğitilmiş CNN modelleri ile tıp alanında başarılı sonuçlar elde edildiğini gösteren birkaç çalışma vardır. Romatoid artrit (RA) ve el osteoartriti (OA), el eklemlerinde ağrı, şişme, hassasiyet, fonksiyon kaybına neden olan iki farklı hastalıktır. Bu hastalıklarda, etkilenen eklem ve radyolojik lezyonlar bazı farklılıklar göstermektedir. Her iki hastalığın tedavisi de farklıdır. Geleneksel düz el radyografileri (CR) RA ve OA ayırıcı tanısı için sıklıkla kullanılır. Bu çalışmanın amacı, hekimlere CR kullanılarak RA ve OA'nın ayırıcı tanısında yardımcı olacak bir yazılım geliştirmektir. Bilgimize göre, bu çalışma düz el radyografileri kullanarak normal, el OA ve RA'yı ayırt eden ilk çalışmadır. Oluşturulan modellerin verimliliği, doğruluk, hassasiyet, özgüllük ve kesinlik gibi performans ölçütleri kullanılarak değerlendirildi. Bu çalışmada, önceden eğitilmiş GoogLeNet, ResNet50 ve VGG16 ağları kullanılmış, öğrenme transferi uygulanmıştır. Önceden eğitilmiş her üç ağdan da başarılı sonuçlar alındı. Bu çalışmada, overfittingi önlemek için veri büyütme, droupout, ince ayar, öğrenme hızı azalması uygulanmış ve eğitim çizelgesinde overfitting izleri gözlenmemiştir.

Özet (Çeviri)

Recent advances in computer technology have facilitated the acquisition of high-resolution images and processing of images. Convolutional neural network (CNN) is a branch of deep learning. CNN was first introduced in 1995 by LeCun, and in 2012, AlexNet won the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), after which there was rapid growth in deep learning applications. There are many successful studies using CNN especially in dermatology, pathology, radiology and ophthalmology. CNN highly successful in feature extraction and classification and requires less pre-processing. But in the CNN method, overfitting is an important problem that needs to be addressed and requires a large data set for training. If there is not enough data for CNN training from scratch, previously trained CNN network from the natural image data set are used for transfer learning. Transfer learning is the use of a pre-trained model for a new problem. In recent years, there have been a few studies showing that CNN models trained with natural images have achieved successful results in the medical field. Rheumatoid arthritis (RA) and hand osteoarthritis (OA) are two different diseases that cause pain, swelling, tenderness, loss of function in hand joints. In these diseases, affected joints and radiologic lesions show some differences. Treatment of both diseases is also different. Conventional plain hand X-Rays (CR) are often used to diagnosis, differential diagnosis of RA and OA. The aim of this study is to develop a software that will help physicians for differential diagnosis of RA and OA from CR. To the best our knowledge, this is the first study to distinguish between normal, hand OA and RA using plain hand radiographs. The efficiency of the created models was evaluated by using performance metrics such as accuracy, sensitivity, specificity and precision. In this study, pre-trained GoogLeNet, ResNet50 and VGG16 networks were used, transfer learning was applied. Successful results were obtained from all three pre-trained networks. In this study, data augmentation, droupout, fine tuning, learning rate decay was applied to prevent overfitting. And during the training, no signs of overfitting were observed in the training chart.

Benzer Tezler

  1. Romatizmal hastalıklarda tiroid fonksiyonları ve tiroid fonksiyonlarında romatolojik semptom ve bulgular

    Başlık çevirisi yok

    SEVİM MAKARÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAFİNAZ ATAOĞLU

  2. Toplumda yaşayan yaşlılarda ağrı prevalansı ve yaşlıların ağrı öz yönetim uygulamaları

    The pain prevalence and self-management practices in community-dwelling elders

    SELMA DEMİR SAKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    HemşirelikAkdeniz Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEBAHAT GÖZÜM

  3. Diz efüzyonlu olgularda kristal ilişkili artrit varlığının mikroskobik ve ultrasonografik değerlendirilmesi

    Microscopic and ultrasonographic examination of crystal related arthritis in patients with knee effusion

    HANDE ÖĞÜN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyonİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEVZİYE MERİH SARIDOĞAN

  4. Total diz protezi ameliyatı geçiren hastaların taburculuktaki öğrenme gereksinimlerinin belirlenmesi

    Determining the learning needs of patients who underwent total knee prosthesis surgery at discharge

    EMEL CEYHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    HemşirelikSakarya Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HANDE CENGİZ AÇIL