Geri Dön

Kızılötesi termal görüntüleme ile periferik vasküler yapıların değerlendirilmesi

Assessment of peripheral vascular structures with infrared thermal imaging

  1. Tez No: 676550
  2. Yazar: YAKUP İRİM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZA FEZA CARLAK, DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH ÖZÇOBANOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Çalışma kapsamında alt ekstremite periferik vasküler yapıların kızılötesi termal görüntüleme ve yapay zekâ algoritmaları üzerinden değerlendirilmesi ile hastalık tespiti yapılması ve profesyonel sporcuların antrenman performanslarının izlenerek antrenman programlarının, bu veriler ışığında organize edilebilmesi hedeflenmektedir. 11 sporcu, 10 sağlıklı, 10 kardiyovasküler risk taşıyan ve 6 hasta olmak üzere 37 bireye ait termogram verileri microbolometer sensörlü kızılötesi termal kamera vasıtasıyla kaydedilmiştir. Efor (10 dakika, 6 km/saat) öncesi ve sonrası veriler sıcaklık kontrollü bir ortamda alınmıştır. Analiz aşamasında, normalize termal görüntülerden Haralick doku öznitelikleri ve istatistiksel özellikler çıkartılmıştır. Özelliklerden kontrast, homojenlik, ortalama, standart sapma ve varyans değerleri, gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık göstermiştir. Haralick doku öznitelikleri kübik tipli destek vektör makineleri algoritması ile eğitilmiştir ve eğitim sonucunda %98.7 başarı oranı elde edilmiştir. Sıcak bölge dağılım görüntüleri normalize edilerek konvolüsyonel sinir ağı modeli ile eğitilmiştir ve eğitim sonrasında %95.7 başarı oranı elde edilmiştir. Sıcaklık değişim frekans bilgileri kosinüs tipli K-en yakın komşu algoritması ile eğitilmiştir. Eğitim sonrası sınıflandırıcının başarı oranı %80 olarak elde edilmiştir. Eğitilen üç modelin çıktıları, son aşamada ileri beslemeli yapay sinir ağı modelinin girdi katmanını oluşturmaktadır. Test sonucunda yapay sinir ağı modeli %99.1 oranında başarı göstermiştir. Önerilen sistemin toplam başarı oranı %90.6 olarak elde edilmiştir. Efora bağlı sıcaklık artışı en yüksek sporcu grupta gözlenirken, en düşük hasta grupta gözlenmiştir. Sıcaklık farkının oluşmasındaki temel sebep alt ekstremite bölgesine taşınan kan miktarının gruplar arasında farklılık göstermiş olmasıdır. Efor öncesi ya da efor sonrası ortalama sıcaklık değerleri yalnız başlarına incelendiği zaman, gruplar arasında anlam bir farklılık göstermediği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Within the scope of the study, it is aimed to diagnose the disease by evaluating the lower extremity peripheral vascular structures through infrared thermal imaging and artificial intelligence algorithms and to organize the training programs in the light of these data by monitoring the training performances of professional athletes. Thermogram data of 37 individuals, 11 athletes, 10 healthy, 10 with cardiovascular risk, and 6 patients, were recorded by means of an infrared thermal camera with a microbolometer sensor. Records were obtained in a temperature-controlled room. Temperature distributions before and after the exertion (10 minutes, 6 km/h) were taken in a temperature-controlled room. In the analysis phase, Haralick texture features and statistical properties were extracted from the normalized thermal images. Contrast, homogeneity, mean, standard deviation and variance values of the features showed a statistically significant difference between the groups. Haralick texture features were trained with the cubic type support vector machine algorithm and a 98.7% success rate was obtained as a result of the training. The hot region distribution images were normalized and trained with the CNN model, and a 95.7% success rate was obtained after the training. The frequency features were trained with the cosine type K-nearest neighbor algorithm and an 80% success rate was obtained after the training. The outputs of the three trained models form the input layer of the feedforward neural network model at the final stage. The artificial neural network model has being a success rate of 99.1%. The overall success rate of the proposed system was acquired as 90.6%. The highest temperature increase due to effort was observed in the athlete group, while the lowest was observed in the patient group. The main reason for the temperature difference is the difference in the amount of blood carried to the lower extremity area between the groups. When the mean temperature values before or after the effort were examined alone, it was determined that there was no significant difference between the groups.

Benzer Tezler

  1. Synthesis, characterization and applications of imine derivatives with near-infrared (NİR) absorption and/or emission properties

    Yakın kızılötesi (NIR) absorpsiyon ve/veya emisyon özelliklerine sahip imin türevlerinin sentezi, karakterizasyonu ve uygulamaları

    SEREN MOD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE ÖZDEMİR

  2. Dijital kızılötesi termal görüntülemenin perianal fistül tanısındaki rolü: Pilot çalışma

    Role of digital infrared thermal imaging in diagnosis of fistula in ano: A pilot study

    SEDAT ÇARKIT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Genel CerrahiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ERTAN

    UZMAN TALHA SARIGÖZ

  3. Meme kitlelerinin cerrahi planlamasında dijital kızılötesi termal görüntülemenin rolü: pilot çalışma

    Role of digital infrared thermal imaging in surgery planning of breast masses : A pilot study

    TALHA SARIGÖZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Genel CerrahiSağlık Bakanlığı

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ERTAN

  4. Yenidoğan yoğun bakım üniteleri için termal görüntü analizi

    Thermal image analysis for neonatal intensive care units

    DUYGU SAVAŞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CEYLAN

  5. Design and implementation of front-end electronics for an infrared imaging system

    Kızılötesi görüntüleme sistemi için dedektör ön elektroniği tasarımı ve testi

    ABDULKADİR YELER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENGİZ BEŞİKCİ