Geri Dön

Computer-aided estimation of endoscopic activity in ulcerative colitis

Ülseratif kolit endoskopik aktivitesinin bilgisayar yardımı ile tahmin edilmesi

  1. Tez No: 811592
  2. Yazar: GÖRKEM POLAT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Ülseratif kolit (ÜK), klinisyenler için teşhis ve tedavi zorlukları iceren kronik bir inflamatuar barsak hastalığıdır. Hastalık şiddetinin doğru bir şekilde değerlendirilmesi, uygun tedavi stratejilerini izlemek ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için çok önemlidir. Mayo endoskopik skoru (MES), ÜK şiddetini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir araçtır; ancak, değerlendirme süreci büyük ölçüde öznel yorumlamaya dayanır ve bu da gözlemci içi ve gözlemciler arası önemli değişkenliğe yol açar. Bu tezde, ÜK şiddetinin otomatik değerlendirmesi için evrişimli sinir ağlarının kullanacagi Sınıf Mesafe Ağırlıklı Çapraz Entropi (SMA-ÇE) Kaybı olarak adlandırılan yeni bir kayıp fonksiyonu sunmaktayız. SMA-ÇE, sıralı sınıflandırma problemlerinde geleneksel çapraz entropi kayıp fonksiyonlarının yetersizliğine çözüm getirmektedir. SMA-ÇE fonksiyonu, yanlış tahminleri gerçek sınıftan uzaklıklarıyla orantılı olarak etkili bir şekilde cezalandırır, böylece çıktı sınıfları arasındaki doğal sıralı ilişkileri yakalar. SMA-ÇE, diğer kayıp işlevlerine karsi değerlendirildiğinde bütün performans ölçümleri ve CNN mimarilerinde istikrarli bir sekilde onlardan daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca, önerilen yaklaşım, model tahminlerini açıklamak için kullanılabilecek sınıf aktivasyon haritalarının daha dogru oluşturulmasını da sağlamaktadır; daha doğru açıklanabilirlik görüntüleri, geliştirilmekte olan tekniklerin klinik uygulamaya dönüştürülmesi için önemli bir özelliktir. Önerilen yaklaşımın başka veri setlerindeki performansını ölçmek icin diyabetik retinopati veri seti üzerinde de deneyler yapılmıştır ve benzer sonuçlar alınmıştır; bu durum önerilen yaklaşımın başka sıralı sınıf özelliğine sahip uygulamalarda da kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışma için oluşturulan, Etiketli Ülseratif Kolit Görüntüleri adlı veri seti, bugüne kadar halka açık en büyük etiketli ÜK veri setidir.

Özet (Çeviri)

Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease that presents significant diagnostic and management challenges for clinicians. Accurate assessment of disease severity is crucial for guiding appropriate treatment strategies and improving patient outcomes. The Mayo endoscopic score (MES) is a widely used tool for evaluating UC severity; however, the assessment process relies heavily on subjective interpretation, leading to substantial intra- and inter-observer variability. In this thesis, we present a novel loss function, termed Class Distance Weighted Cross Entropy (CDW-CE) loss, for the automated assessment of UC severity, harnessing the power of convolutional neural networks (CNN) to analyze endoscopic images of the colon. CDW-CE addresses the limitations of conventional cross-entropy loss functions in ordinal classification problems. The proposed CDW-CE loss effectively penalizes mispredictions based on their distance from the true class, taking into account the inherent ordinal relationships among the output classes. CDW-CE has been evaluated against other loss functions and consistently outperformed them across various performance metrics and CNN architectures. Moreover, the proposed approach enables the generation of more accurate class activation maps, which can be utilized to explain model predictions —an essential aspect of translating these techniques into clinical practice. To demonstrate the generalizability of the proposed approach, it is also tested on a diabetic retinopathy dataset and got similar results, indicating that the proposed approach can be used in other applications presenting ordinal classes. The dataset created for this study, named Labeled Images for Ulcerative Colitis, is the largest publicly available labeled UC dataset to date.

Benzer Tezler

  1. Flexible üreterorenoskopi ile böbrek alt polüne erişebilirliğin preoperatif bilgisayarlı tomografi ile öngörülebilirliği

    Preoperative computerized tomography estimated of accessibility to the kidney lower polle with flexible ureterorenoscopy

    BEKİR TÜRKAY DEMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    ÜrolojiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN ŞAHİNKANAT

  2. Bilgisayar yardımıyla montaj aşamalarının kararlaştırılması

    Computer aided estimation of assembly sekuences

    MEHMET YAZAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZDEMİR

  3. Computer-aided estimation of the flashover performance of polluted high voltage insulators

    Kirli yüksek gerilim izolatörlerinin atlama performanslarının bilgisayar destekli olarak belirlenmesi

    MEHMET EFE ÖZBEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET RUMELİ

  4. Plastik enjeksiyon kalıplarının bilgisayar destekli maliyet hesabı

    Computer aided cost calculation of the plastic injection molds

    İBRAHİM KARAAĞAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AHMET ÖZDEMİR

  5. Endüstriyel yapılarda ön tasarım aşamasında makine öğrenmesi metodları ile kaba inşaat maliyetlerinin tahmini ve performans analizi

    Estimation and performance analysis of rough construction costs with machine learning methods at the pre-design stage of industrial buildings

    MUHAMMET EMİR KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK