Spatio-temporal assessment of pain intensity through facial transformation-based representation learning
Yüz dönüşümü tabanlı gösterim öğrenimi ile ağrı şiddetinin uzam-zamansal değerlendirilmesi
- Tez No: 694997
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMDİ DİBEKLİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Ağrının doğası, onu, yoğunluk, süre ve yeri içeren çok boyutlu özelliklerine bağlı olan öznelliği nedeniyle değerlendirmeyi zorlaştırır. Bununla birlikte, ağrıyı objektif ve güvenilir bir şekilde değerlendirebilmek, uygun ağrı yönetimi müdahalesinin yanı sıra altta yatan tıbbi nedenin teşhisi için de çok önemlidir. Bu tezde, beyana dayanlı ağrı seviyesinin otomatik ölçümünü yapan video tabanlı bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen yöntem, bir kişinin yüz ifadesinin benzer bir ağrı seviyesi grubundaki başka bir kişininkine dönüştürülmesinden yararlanarak etkin bir yüz gösterimi öğrenmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, Gözlemci Ağrı Yoğunluğu ölçeği ile birlikte Görsel Analog Ölçek, Duygusal Ölçek ve Etkin Motivasyon Ölçeği gibi beyana dayalı ağrı ölçeklerinden yararlanmanın etkisi araştırılmaktadır. Bu amaçla, kişiler arasındaki yüz dönüşümünü öğrenmek için evrişimli bir otomatik kodlayıcı ağı önerilmiştir. Otomatik kodlayıcının optimize edilmiş ağırlıkları, daha sonra, bu ölçeklerin her biri açısından tahminlerin ortalama mutlak hatasını en aza indirirken, aralarındaki tutarlılığı en üst düzeye çıkararak daha da optimize edilen uzam-zamansal ağ mimarisinin parametrelerinin baslangıç değerleri olarak kullanılmaktadır. Önerilen yöntemin güvenilirliği, videolardan ağrı ölçümü için bir kıyaslama veri tabanı olan UNBC-McMaster Ağrı Arşivi üzerinde değerlendirilmiştir. Problemin zorlu doğasına karşın, elde edilen sonuçlar, en gelişmiş yöntemleri geride bırakmakta ve ağrı seviyesinin otomatik değerlendiriminin mümkün olduğunu ve klinik ortamlarda nicel bir değerlendirme sağlamak için destekleyici bir araç olarak kullanıma uygulanabilirliğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The nature of pain makes it difficult to assess due to its subjectivity and multi-dimensional characteristics that include intensity, duration, and location. However, the ability to assess pain in an objective and reliable manner is crucial for adequate pain management intervention as well as the diagnosis of the underlying medical cause. To this end, in this thesis, we propose a video-based approach for the automatic measurement of self-reported pain. The proposed method aims to learn an efficient facial representation by exploiting the transformation of one subject's facial expression to that of another subject's within a similar pain group. We also explore the effect of leveraging self-reported pain scales i.e., the Visual Analog Scale (VAS), the Sensory Scale (SEN), and the Affective Motivational Scale (AFF), as well as the Observer Pain Intensity (OPI) on the reliable assessment of pain intensity. To this end, a convolutional autoencoder network is proposed to learn the facial transformation between subjects. The autoencoder's optimized weights are then used to initialize the spatio-temporal network architecture, which is further optimized by minimizing the mean absolute error of estimations in terms of each of these scales while maximizing the consistency between them. The reliability of the proposed method is evaluated on the benchmark database for pain measurement from videos, namely, the UNBC-McMaster Pain Archive. Despite the challenging nature of this problem, the obtained results show that the proposed method improves the state of the art, and the automated assessment of pain severity is feasible and applicable to be used as a supportive tool to provide a quantitative assessment of pain in clinical settings.
Benzer Tezler
- Kronik boyun hastalarda şok absorban özellikte tabanlık kullanımının yürüyüş parametreleri üzerine etkisinin incelenmesi
Investigating the effect of shock absorbing insoles on gait parameters in individuals with chronic neck pain
MÜGE KIRMIZI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Fizyoterapi ve RehabilitasyonDokuz Eylül ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH ANGIN
- Alt ekstremite yanık yaralanması olan diyabetik polinöropatili bireylerde yürüyüş ve denge parametrelerinin incelenmesi
Examination of gait and balance parameters in diabetic polyneuropathic individuals with lower extremity burn injury
MELEK MERVE ERDEM
- Earth observation for quantifying ecohydrological fluxes and inter-relations: A regional case, the Konya closed basin, Turkey
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA GÖKMEN
Doktora
İngilizce
2013
Jeoloji MühendisliğiUniversity of TwentePROF. DR. WOUTER VERHOEF
DR. ZOLTAN VEKERDY
PROF. OKKE BATELAAN
- Assessment of classification methods and elaboration of the potential of coarse resolution satellite ımagery for forest cover mapping at the continental region
Başlık çevirisi yok
EYLÜL MALKOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Ormancılık ve Orman MühendisliğiThe International Centre for Advanced Mediterranean Agronomic Studies (CIHEAM)PROF. DR. IOANNIS GITAS
- Assessment of spatio-temporal variations in lake surface using landsat imageries and Google Earth Engine
Göl yüzeyindeki mekansal ve zamansal değişimlerin landsat görüntüleri ve Google Earth Engine kullanılarak değerlendirilmesi
MOHAMMED M. Y. ALBARQOUNI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK