Şüpheli fraktürlerin ve fissürlerin bilgisayar destekli yöntemler ile tespiti
Detection of suspicious fractures and fissures with computer aided methods
- Tez No: 691467
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN ÖZKARACA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
X-ışını görüntüleri (radyografiler) kemiklerdeki ve insan vücudunun diğer organlarındaki sorunları tespit etmenin en yaygın yolları arasındadır. Bazı durumlarda özellikle radyolog tecrübesine bağlı olarak şüpheli fraktürlere doğru şekilde tanı koyulamadığından hastaya yanlış tedaviler uygulanabilmektedir. Bu nedenle tedavinin ilk basamağı olan fraktür/fissür tespiti önem arz etmektedir. Gerçekleştirilen bu çalışma, adli vakalarda veya deneyimli radyologlara/ortopedistlere erişimin kısıtlı olduğu acil servislerde klinisyenin bir kırığı doğru ve hızlı bir şekilde teşhis etmesine imkân vermeyi, klinisyene yardımcı olmayı ve performansını artırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca bu çalışma ile son yıllarda geliştirilen state-of-the art (teknoloji harikası) modeller arasında yerini alan EfficientNet' mimarisinin kemik kırıklarını sınıflandırmadaki performansı araştırılmıştır. Bu doğrultuda MURA veri setinden faydalanarak dirsek, parmak, ön kol, el, humerus, omuz, bilek kemiklerindeki kırıkların tespit edilmesi ve klinikte kullanılabilmesi için internet üzerinden erişim sağlanabilen derin öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmada RF(random forest) ve lojistik regresyon(LR) sınıflandırma algoritmaları ile ResNet50 ve EfficientNet-B7 mimarisine sahip modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin MURA görüntüleri ve klinikten alınan görüntülerdeki doğruluk oranları araştırılmıştır. MURA veri setinde dirsekte %82.4, parmakta %79.9, önkolda %86.4, elde %83.5, humerusta %86.5, omuzda %77.4 ve bilek görüntülerinde %83.2 doğruluk oranı; klinik görüntülerde ise parmakta %80.3, önkolda %87.9, humerus görüntülerinde ise %96.2 kayda değer doğruluk oranı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
X-ray images (radiographs) are among the most common ways to detect problems in bones and other organs of the human body. In some cases, depending on the experience of the radiologist, suspicious fractures can not be diagnosed correctly, and wrong treatments may be applied to the patient. For this reason, fracture / fissure detection, which is the first step of the treatment, is important. This study aims to enable the clinician to diagnose a fracture accurately and quickly, assist the clinician, and improve his/her performance in forensic cases or emergency rooms where access to experienced radiologists / orthopedists is limited. In addition, with this study, the performance of the EfficientNet architecture, which is among the state-of-the-art models developed in recent years, in classifying bone fractures has been investigated. Acccordingly, using the MURA data set, a deep learning application that can be accessed over the internet has been developed to detect fractures in the elbow, finger, forearm, hand, humerus, shoulder, wrist bones and to be used in the clinic. In the study carried out, models with ResNet50 and EfficientNet-B7 architecture were created with RF (random forest) and logistic regression (LR) classification algorithms. The accuracy rates of the created models in the MURA images and the images taken from the clinic were investigated. In the MURA data set, the accuracy rate was 82.4% in the elbow, 79.9% in the finger, 86.4% in the forearm, 83.5% in the hand, 86.5% in the humerus, 77.4% in the shoulder and 83.2% in the wrist images; a remarkable accuracy rate of 80.3% in the finger, 87.9% in the forearm, and 96.2% in the humerus images were obtained in clinical images.
Benzer Tezler
- Metakarpal kemik fraktürlerinin tanısında ultrasonografinin yeri
The role of ultrasonography in the diagnosis of metacarpal fractures
SALİH KOCAOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
İlk ve Acil YardımSağlık BakanlığıAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN ÖZHASENEKLER
- Ayak ayak bileği travmalarında ultrasonografinin yeri
Ultrasonography in foot and ankle trauma
ÇAĞRI SERDAR ELGÖRMÜŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
İlk ve Acil YardımYıldırım Beyazıt ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN ÖZHASENEKLER
- Acil serviste hekim tarafından troponin tetkiki istenen hastalarda bu istemi etkileyen faktörlerin ve akut koroner sendrom/akut miyokard enfarktüsü öngördürücü değerlerinin incelenmesi
Investigation of the factors affecting the request for troponin test by the physician in emergency patients and the predictive values of acute coronary syndrome/acute myocardial infarction
DOĞUŞ ÖZYANDI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Acil TıpMarmara ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALDUN AKOĞLU
UZMAN EMİR ÜNAL
- Meme CA tanılı hastalarda metastaz tarama amaçlı aksiyel iskelet MR görüntüleme ve konvansiyonel kemik sintigrafisiyle karşılaştırılması
Comparison of magnetik rezonance imaging with planer scintigraphy for screening skeletal metastasis of patients with breast cancer
DEVRİM ATMANOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYÇA ALTUĞ
- Sağlıklı çocuklarda nöromotor gelişimi etkileyen faktörlerin irdelenmesi
The Factors wich effects neuromotor development in healty children
SELDA KÖKLÜK KARASULU
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Nörolojiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLBİN GÖKÇAY