Kayıp landmark tahmininde kullanılabilecek yöntemlerin performansının karşılaştırılması ve F yaklaşımının önerilmesi
F approach proposal and comparisons of methods used in missing landmark estimation
- Tez No: 614826
- Danışmanlar: PROF. DR. İLKER ERCAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
İstatistiksel şekil analizi; nesnelerden elde edilen geometrik bilginin kullanıldığı yöntemleri içermektedir. İstatistiksel şekil analizinde geometrik bilginin kullanılmasında en önemli girdi landmarklardır. Şekil analizinde kayıp veriler landmark koordinatlarına ait bilgi kaybı olduğu durumda ortaya çıkmaktadır. Landmarkların kartezyen koordinatlarında veri kaybı meydana gelmesi o landmarkı kullanılamaz hale getirerek ilgili birimin araştırmadan çıkmasına yol açmaktadır. Tez çalışmasında kayıp landmarkların tahminine yönelik kullanılan EM algoritması, çoklu regresyon atama, Bayes yaklaşımlı temel bileşenler analizi, olasılıksal temel bileşenler analizi, ters doğrusal olmayan temel bileşenler analizi ve iteratif kısmi en küçük kareler ile doğrusal olmayan tahmine dayalı temel bileşenler analizi yöntemleri ve amaca yönelik olarak tez çalışması kapsamında önerilen min(F) ve max(F) yaklaşımının performansı değerlendirilmiştir. Simülasyon senaryosunda landmark sayıları 3, 6, 9 ve 12 ve örneklem büyüklükleri 30, 50 ve 100 olarak alınmıştır. Çok değişkenli normal dağılımdan isotropik ve isotropik olmayan modellere dayalı olarak veri türetilmiş ve 10 farklı simülasyon senaryosu dikkate alınmıştır. Küçük, orta ve büyük örneklem büyüklükleri dikkate alındığında, performans değerlendirmesinde en iyi ve en farklı sonucu, tez çalışmasında önerilen F-yaklaşımı algoritması Min(F) ölçütü vermiştir.
Özet (Çeviri)
Statistical shape analysis involves methods that use geometric information obtained from objects. The most important input to the use of geometric information in statistical shape analysis is landmarks. Missing data in shape analysis occurs when there is a loss of information about landmark coordinates. The loss of data in the cartesian coordinates of landmarks makes that landmark unusable and causes the releated unit to be dropped out of the survey. Performances are evaluated for the following methods used in the estimation of missing data; EM algorithm, multiple regression imputation, Bayesian principal component analysis, probabilistic principal component analysis, Inverse non-linear principal component analysis, non-linear estimation by iterative partial least squares principal component analysis and proposed Min(F) and Max(F) approaches in the thesis. Landmark counts were taken as 3, 6, 9, 12 and sample sizes were taken as 30, 50, 100 in the simulation study. The data are generated based on multivariate normal distribution from isotropic and non-isotropic models and 10 different simulation scenarios are considered. The best and the most different result in the performance evaluation according to small, medium and large sample sizes is the Min(F) criterion of the F-approximation algorithm proposed in the thesis study.
Benzer Tezler
- Lightweight facial expression recognition systems for social robots
Sosyal robotlar için hafif ağırlıklı yüz ifadesi tanıma sistemleri
ERHAN BİÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Parsiyel rotator manşet yırtıklarına bağlı şiddetli omuz ağrısında subakromial bölge ve supraskapular sinire lokal anestezik ve kortikosteroid enjeksiyonunun ağrı ve fonksiyonel iyileşme üzerine etkisi
The effect of local anesthetic and corticosteroid injection in subacromial region and suprascapular nervous on pain and functional healingin in severe shoulder pain due to partial rotator cuff tears
HATİCE DİLARA ARICAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Anestezi ve ReanimasyonSağlık Bilimleri ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUNA AKIN TAKMAZ
- Adversarial robustness against perceptual and unpredictable attacks in deep neural networks in images
Görüntülerdeki derin sinir ağlarında algılanabilir ve öngörülmeyen saldırılara karşı adversarıal sağlamlık
MAHMOOD FALAH KADHIM AL-SAEDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Age and gender classification from ear images
Kulak imgelerinden yaş ve cinsiyet sınıflandırma
DOĞUCAN YAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Transfer learning based facial emotion recognition and action unit detection
Transfer öğrenme tabanlı yüz ifadesinden duygu tanıma ve eylem birimi tespiti
SÜLEYMAN ENGİN BAĞLAYİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE