Derin öğrenme ile restorasyonların tespit edilerek panoramik dental görüntülerden kimlik tespiti
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 688826
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE BETÜL OKTAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Dental Biyometri, İnsan Kimliklendirme, Dental Restorasyon, Derin Öğrenme, Evrişimli Sinir Ağları, Dental Biometrics, Human Identification, Dental Restoration, Deep Learning, Convolutional Neural Networks
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyolojik Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Dental biyometri ile; dental bilgi ve bulguları kullanarak kişi kimliklendirme yapılmaktadır. Genellikle afet ve kaza gibi yumuşak dokuların zarar gördüğü durumlarda ölmüş kişilerin ölüm öncesi ve ölüm sonrası diş görüntülerini diş konturları (sınırları), restorasyonlar, dişlerin sayısı ve şekli ile dişlerin konumları gibi özellikleri birbirleriyle karşılaştırarak kişi kimliklendirme gerçekleştirilir. Günümüzde görüntüleri eşleştirmek için diş numaralarına ve restorasyon türlerine göre metin araması yapan CAPMI (Computer Assisted Postmortem Identification System – Bilgisayar Destekli Ölüm Sonrası Tanımlama Sistemi) ve WinID (Windows Identification Utility- Windows Tanılama Yardımcısı) gibi metin bazlı karşılaştırma yapan programlar kullanılmaktadır. Ayrıca, son yıllarda literatürde makine öğrenmesi kullanarak dental görüntülerden kimliklendirme yapmak için de çalışmalar bulunmaktadır. Bu tezde, dental biyometri için diş restorasyonlarının derin öğrenme yöntemlerinden Evrişimli Sinir Ağları (ESA) ile tespit edilmesi ve kişi kimliklendirmenin tespit edilen restorasyon çizelgelerinin karşılaştırılarak yapılması hedeflenmiştir. Bölütlenen dişler için bir ESA oluşturularak beş farklı restorasyon tipi öğrenilmiştir. Bir panoramik dental görüntünün her dişi sınıflandırılarak diş çizelgesi oluşturulmuştur. Diş çizelgelerinin karşılaştırılarak kimliklendirme yapılması için Destek Vektor Makinesi (DVM) ve rastgele orman yöntemleri kullanılmıştır. Geliştirilen metot 183 kişiye ait 261 panoramik dental görüntü üzerinde denemiş ve Rastgele Orman Metodu %94, DVM ise %96 başarım göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Person identification is performed by comparing the features, such as tooth contours, number and shape of teeth, tooth restorations and relative teeth positions, of ante-mortem and post-mortem dental images of deceased people where soft tissues are damaged in disasters and accidents. Text-based comparison programs such as CAPMI (Computer Assisted Postmortem Identification System) and WinID (Windows Identification Utility) are used to match images according to tooth numbers and restoration types. Recently, there are studies for human idenfication from dental images with machine learning in the literature. In this thesis, it is aimed to detect dental restorations with Convolutional Neural Networks (CNN) and to perform person identification according to these detected restorations. Five different restoration types were learned by constructing a CNN for segmented the teeth. A dental chart was created by classifying each tooth of a panoramic dental image. Support Vector Machine (SVM) and Random Forest methods were used for identification by comparing tooth charts. The developed method was tested on 261 different X-ray images of 183 different people. The identification accuracy of the random forest method was 94%, and the SVM was 96%.
Benzer Tezler
- Çocuk kalp damar cerrahisi yoğun bakım ünitesinde postoperatif kavşak kaynaklı ektopik taşikardi; sıklık ve risk faktörleri
Junctional ectopic tachycardia after pediatric cardiac surgery; incidence and outcome
NESLİHAN KIPLAPINAR
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2013
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER ÖDEMİŞ
- 8 haftalık futbol antrenmanının 14-16 yaş grubundaki öğrencilerin fiziksel ve fizyolojik özellikleri üzerine etkileri
The effects of an eight weeks football workout on the physical and physiological features of students in the 14-16 age group
METİN KOCADAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
SporHarran ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞEBNEM ŞARVAN CENGİZ
- Ege Üniversitesi Etnografya Müzesinde bulunan takıların teknik ve tasarım özelliklerinin incelenmesi
Ethnographic museum of the University of the Aegean jewellery found properties of technical and design
MÜJGAN EMRE EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Güzel SanatlarDokuz Eylül ÜniversitesiTekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. DR. FÜSUN ÖZPULAT
- Yavuz Sultan Selim Dönemi Kültür ve Edebiyatı
The Culture and Literature in the era of Yavuz Sultan Selim
ÖMER GÖKHAN YAĞCI
Doktora
Türkçe
2014
Türk Dili ve EdebiyatıKırıkkale ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN ELİAÇIK
- Deri ve yumuşak doku enfeksiyonu etkeni olan toplum ve hastane kaynaklı staphylococcus aureus izolatlarının antimikrobiyal duyarlılık durumlarının ve panton valentıne leukocıdın toksini sıklığının araştırılması
Investigation of panton valentine leukocidin toxin frequency and antimicrobial susceptibilities of community and hospital acquired staphylococcus aureus isolates related with skin and soft tissue infections
TÜLİN DEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
MikrobiyolojiSağlık BakanlığıTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. NİLAY ÇÖPLÜ