Kızılötesi termal görüntüleme ile periferik vasküler yapıların değerlendirilmesi
Assessment of peripheral vascular structures with infrared thermal imaging
- Tez No: 676550
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZA FEZA CARLAK, DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH ÖZÇOBANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Derin ven trombozu tanısında acil hekimi tarafından yapılan renkli doppler ultrasonografi ve infrared kamera ölçümlerinin karşılaştırılması
Comparison of infrared camera measurement and color doppler ultrasonography performed by emergency physicians in diagnosis of deep venous thrombosis
ŞENER CİNDORUK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
İlk ve Acil YardımGaziantep ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUAT ZENGİN
- 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
2024
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE ÖZDEMİR
- Doğu Anadolu volkanlarının termal kızılötesi uydu görüntüleri ile uzun süreli termal aktivitesinin gözlenmesi
Monitoring of long-term thermal activity of Eastern Anatolian volcanoes with thermal infrared satellite images
CANER DİKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İNAN ULUSOY
- Akut/kronik fiziksel travmalı olguların dijital kızılötesi termal kamera ile değerlendirilmesi ve elde edilen bulguların travma ile nedensellik bağının incelenmesi
Evaluation of cases with acute / chronic physical trauma by digital infrared thermal camera and investigation of causal link between findings and trauma history
RASİME TURAN
- Development of non-invasive diagnostic system using infrared thermal imaging for deep vein thrombosis and raynaud's phenomenon
Derin ven trombozu ve raynaud fenomeni için kızılötesi termal görüntüleme kullanarak invaziv olmayan tanı sisteminin geliştirilmesi
SEYDİ KAÇMAZ
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ