Yapay zekâ ve görüntü işleme yardımıyla sütur derecelendirme yazılımı
Suture scoring software with the support of artificial intelligence and image processing
- Tez No: 781593
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Sütur Derecelendirme, Deep Learning, Image Processing, Suture Scoring
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Cerrahi sütur atabilme bütün tıp ve diş hekimliği öğrencilerinin eğitimleri boyunca kazandığı temel yeteneklerden biridir. Özellikle sütur atarken yapılan hatalar hastalarda kalıcı ize neden olabilmekte ve bu istenmeyen sonuçlara neden olmaktadır. Hariciye- Genel Cerrahi eğitiminde tıp fakültesi öğrencilerinin notlandırılması görecelidir ve her tekniği öğrenme şansları bulunmamaktadır. Tez çalışmasında geliştirilecek sistem tıp fakültesi öğrencilerinin cerrahi sütur yeteneklerini geliştirmekle kalmayıp farklı teknikleri sıralı olarak nasıl uygulanabileceğini uygulama yardımıyla gösterecektir. Ayrıca geliştirilen uygulama yardımıyla seçilen yöntemle attıkları süturu derin öğrenme yardımıyla derecelendirilecektir. Pandemi şartları özellikle doktorların iş yükünü ağırlaştırmıştır. Normal şartlar altında bu sütur derecelendirmesini tıp fakültesindeki cerrahi bölümler öğretim üyeleri yapmaktadır. Ancak, öğrencilere sütur eğitimi ve derecelendirmesini yapmak için deneyimli cerrahları kullanmak hem maddi hem de manevi zararlara neden olabilecektir. Günümüzdeki teknolojik gelişmeler bu tip ölçümleri sınıflandırmayı kolaylaştırmıştır. Yapılan birçok çalışmaya göre makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle bazı tıbbi verilerin teşhisi konusunda makineler doktorlardan daha başarılı sonuçlar elde etmektedir. Tezde geliştirilecek olan sistem için çeşitli sütur tekniği eğitimlerinde kullanılmak üzere hem standart kalıpta bir polimer malzeme üretilecek hem de bir uygulama kısmı geliştirilecektir. Tez çalışmasıyla elde edilen çıktı cerrahi eğitime büyük katkı sağlayacaktır. Kısaca tez çalışmasıyla doktorların yapacağı pratikle birlikte deneyimsizlikten kaynaklı hataları minimize etmeyi ve yapılan işlemin dijitalleşmesi ile birlikte doktorların zamanın daha verimli kullanabilmesini amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Surgical suturing is one of the basic skills that all medical and dental students acquire during their education. In particular, mistakes in suturing can leave permanent scars on the patient and lead to undesirable results. The classification of students of the medical faculty in the training of general surgery is relative, and they do not have the opportunity to learn all techniques. The system to be developed in this thesis will not only improve the surgical suture skills of students of the medical faculty, but also show how various techniques can be applied sequentially with the help of practice. In addition, with the help of the developed mobile application, the suture that you made using the selected method is evaluated with the help of machine learning. Pandemics have especially increased the workload of doctors. This suture classification is usually carried out by the faculty members of the surgical departments of the Faculty of Medicine. However, the use of experienced surgeons for suture training and grading students can cause both material and moral loss. Today's technological developments have made it easier to classify these types of measurements. According to many studies, machines achieve better results than doctors in diagnosing some medical data using machine learning methods. For the system to be developed in the thesis, both a standard polymer molding material is produced and a mobile application part is developed that can be used in various suture technique training courses. The results obtained from this dissertation study will make a great contribution to surgical education. In short, the thesis is designed to minimize the errors due to inexperience in the practice of doctors and allow doctors to use time more efficiently with the digitization of the process.
Benzer Tezler
- Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images
Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi
MURAT MERT ÇELEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
- Doğal taş karolarının görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması
Classification of natural stone tile with image processing and machine learning technique
MUSTAFA TEMİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR
- Uzaktan algılama ve görüntü işleme tarıma uygulanması
Remote sensing and image processing application to agriculture
AHMET YAŞAR BALKESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY ÖZDEMİR
- Havadan alınan termal kamera görüntülerinde canlı tasnifinin yapılmasında derin öğrenme tabanlı tekniklerin uygulanması
Application of deep learning-based techniques for performing live sorting on aerial thermal camera images
HALİL USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN AVCI
- Kaba kümeler ve uygulamaları
Rough sets and its applications
AHMET TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YASEMEN UÇAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİLGÜN GÜLER BAYAZIT