Timpanik membran görüntü analizi ve yapay zeka kullanılarak sanal otitis media tanı sisteminin geliştirilmesi
Developing of virtual otitis media diagnostic system using tympanic membrane image analysis and artificial intelligence
- Tez No: 636316
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜKSEL ÇELİK, DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER CÖMERT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 147
Özet
Otitis media, orta kulakta bulunan kulak zarı arkasında sıvı birikmesi sonucu oluşan iltihaplanma olarak tanımlanmaktadır. Her yıl dünya genelinde yaklaşık 740 milyon insan bu rahatsızlığı geçirmektedir. Otitis media aynı zamanda klinik olarak, hastalara en fazla antibiyotik tedavisi reçete edilen hastalıklardan biridir. Bu hastalık erken teşhisi yapılmadığı ve tedavi edilmediği takdirde hayat kalistesinde düşüşlere, bilişsel rahatsızlıklara hatta işitme duyusunun bile yitirilmesine sebep olabilmektedir. Otitis media hastalığının teşhis edilebilmesi için uzman tarafından otoskop cihazı ile kulak zarının detaylı bir şekilde analiz edilmesi gerekmektedir. Hastaların her zaman deneyimli bir kulak burun boğaz uzmanına ulaşamaması ya da hatalı muayenelerden dolayı hatalı sonuçlar ya da yanlış yorumlamalar ortaya çıkabilmektedir. Bu çalışmada yapay zeka metodları kullanılarak orta kulak görüntülerinde zar bölgesinin tespit edilmesi ve otitis media hastalığının teşhis edilebilmesine çalışılmıştır. Yapılan çalışmada ilk olarak özgün bir veri seti oluşturulup, görüntülere ait öznitelikler gri seviyeli eş oluşum matrisi, yerel ikili örüntü, yönlü gradyanların histogramı ve renk kanallarının ortalaması elde edildilten sonra yapay sinir ağları, destek vektör makineleri, kNN gibi klasik makine öğrenme yöntemleri ile sınıflandırma yapılmıştır. Daha sonra zar bölgesinin tepit edilmesi için derin öğrenme tabanlı Faster R-CNN ve YOLO yöntemleri kullanılmıştır. Sonuç olarak; zar bölgesi %93 doğruluk oranı ile tespit edilmiştir. Özgün bir model önerisi literatüre kazandırılarak orta kulak görüntülerinde zar bölgesini otomatik tespit eden ve zar bölgesi parçaları ile beslenen derin öğrenme temelli transfer öğrenme modelleri ile görüntüler % 90 doğruluk oranı ile sınıflandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Otitis media is the general name for inflammation caused by the accumulation of fluid behind the eardrum in the middle ear. Every year, 740 million people worldwide suffer from this ailment. Otitis media is also one of the most commonly prescribed antibiotic treatments in patients coming in clinically. This disease can cause loss of hearing even if it is not diagnosed and treated early. In order to diagnose otitis media disease, it is necessary to analyze the eardrum in detail with an otoscope device. Inaccurate results or misinterpretations may occur due to patients not always reaching an experienced otolaryngologist or due to incorrect examinations. In this study, it was tried to detect the membrane region of the middle ear images and to diagnose otitis media disease by using artificial intelligence methods. In this study, firstly, a unique data set was created, and after the attributes of the images were obtained with gray level co-matrix, local binary pattern, histogram of directional gradients and average of color channels, classification was done with classical machine learning methods such as artificial neural networks, support vector machines, kNN. Then, deep learning based Faster R-CNN and YOLO methods were used to cross the membrane region. As a result; The membrane region was determined with 93% accuracy rate. By introducing an original model proposal to the literature, images are classified with 90% accuracy rate with deep learning based transfer learning models that automatically detect the membrane region in the middle ear images and feed on the membrane region parts.
Benzer Tezler
- Deneysel akut travmatik timpanik membran perforasyonunda hyaluronik asit, epidermal büyüme faktörü ve mitomisin C uygulamalarının kapanma süresi ve histopatolojik değişikliklere olan etkilerinin incelenmesi
The evaluations of the effects of hyaluronic acide epidermal growth factor and mitomicin C application on closure time and histopathological changes in an experimental traumatic tympanic membrane perforation model
SELMA TEKİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2001
Kulak Burun ve BoğazDokuz Eylül ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENİS ALPİN GÜNERİ
- Deneysel olarak ratlarda oluşturulan travmatik timpanik membran perforasyonlarında lokal ve oral aloe veranın iyileşmeye etkisinin histopatolojik olarak değerlendirilmesi
Clinical and histopathological evaluation of aloe vera treatment in tympanic membrane perforations in rats
AVNİ TALHA GÜMÜŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Kulak Burun ve BoğazSağlık Bilimleri ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞAHİN ÖĞREDEN
- Rat modelinde mitomisin C 'nin timpanik membran perforasyonuna ve yara iyileşmesinde bFGF, TGF-B1, KGF-1 ekspresyonuna etkisi,deneysel çalışma
Effects of mitomycin-C on tympanic membrane perforation wound healing and expressions of BFGF, TGF-B1, KGF-1 in a rat model, an experimental study
HATİCE DURAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Kulak Burun ve BoğazOndokuz Mayıs ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN ATMACA
- Timpanik membran retraksiyonlarının multifrekans timpanometriyle değerlendirilmesi
Evaluation of tympanic membrane retractions by multifrequency tympanametry
ONUR DOMBAYCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Kulak Burun ve BoğazManisa Celal Bayar ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASIM ASLAN
- Sistemik ve lokal askorbik asit kullanımınıntravmatik kulak zarı perforasyonu ve miringosklerozüzerine etkisi
The impact of topical and systemic enoxaparin sodium use on traumatic tympanic membrane perforation and myringosclerosis
AKİF GÜNEŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Kulak Burun ve BoğazSağlık BakanlığıKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAD MUTLU