Yapay zekâ teknikleri kullanılarak kemik yaşı tespiti
Bone age determination using artificial intelligence techniques
- Tez No: 731968
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRULLAH SONUÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Radyografiden kemik yaşının belirlenmesi, çocuk gelişiminin takibinde ve adli tıpta önemli bir yer tutar. Kemik yaşı tayini genellikle Greulich ve Pyle (G&P) yöntemi veya Tanner-Whitehouse (TW) yöntemi kullanılarak sol elin radyolojik muayenesi ile yapılmaktadır. Bu yöntemler gözlemsel eşleşmelere dayalı sonuçlar üretir ve bu durum radyologların tespitleri arasında farklara neden olabilmektedir. Çalışmamızın amacı, hekimlerin yaş tespitinde kullanabilecekleri destekleyici bir yöntem sunarak daha bir başarılı tahmin yapmalarına olanak sağlamaktadır. Bu çalışmada, kemik yaşını otomatik olarak değerlendirmek için karpal kemiklerin hesaplanmış alanları ve radiusun distal epifiz bölgesinin birlikte kullanıldığı bir yöntem önerilmiştir. 1-7 yaş arası erkek ve kız çocukların sol el grafiklerini içeren yerli bir veri seti kullanılmıştır. Karpal kemikler, DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine, Tıpta Dijital Görüntüleme ve İletişim) görüntü penceresi değişkenleri, kenar ve kontur tespit ediciler kullanılarak ayrıştırılmıştır. Ayrışan karpal kemikler manuel olarak seçilerek alanlar hesaplanmıştır. Kontur alanları ve radiusun distal epifiz bölgesi veri seti olarak kullanılmıştır. Ağın eğitimi sonunda %87 doğrulama başarımına sahip model elde edilmiştir. Model test edildiğinde başarı oranı %85 olarak ölçülmüştür. Çalışma sonunda önerilen yöntemin kemik yaşının belirlenmesinde etkili olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Determination of bone age from radiography is important in pediatric development follow-up and forensic medicine. Bone age determination is usually made by radiological examination of the left hand using the Greulich and Pyle (G&P) method or the Tanner-Whitehouse (TW) method. These methods produce results based on observational matches, which can cause differences in the determinations of radiologists. The aim of our study is to provide a supportive method that physicians can use in age determination, allowing them to make a more successful estimation. In this study, a method is proposed in which the calculated areas of carpal bones and the distal epiphyseal region of the radius are used together to assess bone age automatically. A native data set containing left hand graphics of boys and girls aged 1-7 was used. Carpal bones were decomposed using DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) image window variables, edge and contour detectors. Areas were calculated by manually selecting the dissociated carpal bones. Contour areas and the distal epiphyseal region of the radius were used as the data set. At the end of the training of the network, a model with a validation success of 87% was obtained. When the model was tested, the success rate was measured as 85%. As a result of the study, it was concluded that the proposed method is effective in determining bone age.
Benzer Tezler
- Yapay zeka teknikleri kullanarak kemik yaşı tespiti
Bone age determination using via artificial intelligence techniques
GÜR EMRE GÜRAKSIN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HARUN UĞUZ
- Yapay zeka teknikleri kullanarak kemik yaşı tespiti üzerinde bir uygulama
An application on bone age detection using artificial intelligence techniques
NUR ZAKİROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Kemik fraktürlerinin radyolojik tanısındayapay zeka tabanlı karar destek algoritması geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence-based decision support algorithm in the radiological diagnosis of bone fractures
ZEHRA OTURAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Radyoloji ve Nükleer TıpSakarya ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ONUR TAYDAŞ
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak beceri ve yeterlilik belirlemeye dayalı kariyer eşleştirme
Career matching based on determining skills and competencies using artificial intelligence techniques
HİLAL ERİSEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ