Atlas vertebra görüntülerinin görüntü işleme ile otomatik morfolojik ölçümü ve makine öğrenmesi cinsiyet tahmini modeli
Automatic morphological measurement of atlas vertebra images with image processing and machine learning gender prediction model
- Tez No: 719830
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER ÖZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Cinsiyet tahmini, Görüntü işleme, Makine öğrenmesi, Gender estimation, Image processing, Machine learning
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayarlı Tomografi ile elde edilen görüntülerden cinsiyet tahmini yapılabilmesi için analiz, ölçüm ve ölçüm sonucu elde edilecek özniteliklerin belirlenmesi temel süreçleri oluşturmaktadır. Atlas Vertebra kemiği üzerinde yapılan morfolojik ölçümler ile kemik analiz işlemleri gerçekleşmektedir. Bu ölçümler manuel olarak el ile ya da görüntüleme teknolojileri kullanılarak bilgisayar yazılımları ile ölçü alınarak yapılmaktadır. El ile yapılan ölçümler oldukça zaman alıcı işlemler iken diğer tarafta dijital ölçümler zaman maliyeti açısından daha avantajlıdır. Ancak dijital ölçümde kullanılan cihazın özellikleri, görüntüyü alacak uzmanın bilgi birikimi ve tecrübesi gibi faktörler sebebiyle görüntülerin kontrastlarının, çözünürlüklerinin, görüntünün alındığı alanın farklılıklar gösterdiği tespit edilmiştir. Böyle durumlarda ölçümden önce görüntüler üzerinde ön işlemlerin yapılması aşamaları uzmanlık gerektirmekte, insan kaynaklı bu düzeltmelerde elde edilen verilerde değişimlere sebep olmaktadır. Bu çalışmada insan faktörü ortadan kaldırılarak kısa sürede yüksek doğrulukla sonuca ulaşmak hedeflenmiştir. Görüntüler üzerinde yapılan otomatik morfolojik ölçümler sonucu öznitelikler belirlenmiş ve makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından Naive Bayes, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşuluk, Rastgele Orman yöntemleri kullanarak cinsiyet tahmini yapılmıştır. Kullanılan bu algoritmalar ile deneysel karşılaştırmalı sonuçlar ortaya konularak grafik ve çizelgeler ile detaylı bir şekilde gösterilmiştir. Karşılaştırılmalı sonuçlar incelendiğinde en yüksek başarının elde edildiği yöntemin %82,14 ile Gaussian Naive Bayes olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Analysis, measurement and determination of the features to be obtained as a result of the measurement constitute the basic processes in order to make an estimation of gender from the images obtained by Computed Tomography. Bone analysis procedures are carried out with morphological measurements on Atlas Vertebra bone. These measurements are made manually or using imaging technologies (Digital). Manual measurements are very time consuming. Digital measurements are more advantageous in terms of time costs. However, due to factors such as the features of the device used in digital measurement, the knowledge and experience of the expert who will take the image, it has been determined that the contrasts, resolutions of the images and the area where the image is taken differ. In such cases, preprocessing steps on images before measurement requires expertise, and these human-induced corrections cause changes in the data obtained. In this study, it is aimed to reach the result with high accuracy in a short time by eliminating the human factor. As a result of automatic morphological measurements made on the images, the features were obtained and gender estimation was made using the machine learning classification algorithms, Naive Bayes, Decision Tree, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors, Random Forest methods. Experimental comparative results were produced with these algorithms used. Experimental comparative results with these algorithms are presented and shown in detail with graphs and charts. When the comparative results were examined, it was seen that the method with the highest success was Gaussian Naive Bayes with %82,14.
Benzer Tezler
- Türk toplumunda C1 vertebra lateral kütle ve posterior ark anatomisi; pedikül vida enstrümantasyonu için güvenli bölgeler
Lateral mass and posterior arch anatomy of C1 vertebra in turkish people; safe zones for pedicle screw instrumentation
RAMAZAN ÖZDEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Nöroşirürjiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBeyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN KAMİL SUCU
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ERTAN SEVİN
- Pediatrik yaş grubunda vertebrae cervicales morfometrik anatomisinin cerrahi uygulamalar açısından BT görüntüleme yöntemiyle incelenmesi
Investigation of the morphometric anatomy of the cervical vertebrae in the pediatric age group using CT imaging in terms of surgical applications
GÖZDEM TUNCEL AYAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
NöroşirürjiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiAnatomi (tıp) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYFER METİN TELLİOĞLU
- Yeni zelanda tavşanında (Oryctolagus cuniculus) cervical vertebrae ve eklemlerinin makroanatomik ve görüntüleme yöntemleri ile incelenmesi
The examination with macroanatomic and imaging methods of the cervical vertebra and its joints in new zealand rabbit (Oryctolagus cuniculus)
OĞUZHAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
AnatomiOndokuz Mayıs ÜniversitesiVeterinerlik Anatomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KABAK
- Birinci Servikal Vertebrada Foramen Transversarium'lar arası mesafeden cinsiyet tayininin radyo-anatomik olarak incelenmesi
Radio-anatomical examination of sex determination between the distance of Transverse Foramens at First Cervical Vertebra
SEDA SERTEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
AnatomiAbant İzzet Baysal ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARİFOĞLU
- Atlarda medulla spinalis'in lumbal segmentleri üzerinde morfometrik araştırmalar
Morphometric ınvestigations on the lumbar segments of spinal cords in horses
MUHAMMET LÜTFİ SELÇUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
AnatomiSelçuk ÜniversitesiVeterinerlik Anatomisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADULLAH BAHAR