Geri Dön

Yüz ifadelerinin analizinde kullanılan derinlik sensörlerinin altın standart Opto Elektronik Hareket Analiz Sistemi kullanılarak güvenilirliğinin test edilmesi

Testing the reliability of depth sensors used in analysis of facial expressions using a gold standard Optoelectronic Motion Analysis System

PDF İndir

  1. Tez No: 844860
  2. Yazar: BESTE YILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UMUT ÖZSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Anatomi, Anatomy
  6. Anahtar Kelimeler: Derinlik sensörleri, yüz ifadeleri, hareket analizi, güvenilirlik, uyum, Depth sensors, facial expressions, motion analysis, reliability, agreement
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Anatomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Amaç: Fasiyal felç gibi yüz hareketlerinin kısmen veya tamamen kaybına neden olan hastalıkların şiddetini belirlemede ve uygulanan tedavilerin etkinliğini değerlendirmede nicel ve güvenilir veriler sunan uluslararası kabul görmüş bir yöntem bulunmamaktadır. Bu çalışmanın amacı, yüz hareketlerinin şiddetini belirleyebilen derinlik sensör tabanlı bir sistemin, altın standart kabul edilen markır tabanlı optoelektronik hareket analiz sistemine göre uyumunu ve güvenilirliğini test etmektir. Yöntem: Çalışmaya 100 sağlıklı gönüllü (50 kadın, 50 erkek) dahil edilmiştir. Gülme, ağız açma, kaş kaldırma, kaş çatma, göz kapama ve ıslık çalma hareketleri sırasında Kinect V2 derinlik sensörü kullanılarak hareketler kaydedilmiştir. Sensörle altın standart kabul edilen markır tabanlı optoelektronik hareket analiz sistemi arası uyum Bland-Altman yöntemiyle, güvenilirlik ise intraklas korelasyon katsayısı (ICC) kullanılarak eş zamanlı alınan kayıtlar karşılaştırılarak istatistiksel olarak test edilmiştir. Bulgular: Bland-Altman testi ile elde edilen sistemler arası ölçüm farkı (bias), gülme için 2.7, ağız açma için -0.9 ve kaş kaldırma için -1.8, ve göz kapama için -1.7, kaş çatma için 20.8 ve ıslık çalma için 11.6 olarak tespit edildi. Ayrıca bütün hareketlerde ölçümlerin tamamına yakını %95 güven aralığı içinde olduğu belirlendi. ICC verileri ise gülme (0.70), ağız açma (0.66) ve kaş kaldırma (0.63) hareketlerinin orta derecede güvenilirlik gösterirken, kaş çatma (0.46), göz kapama (-0.43) ve ıslık çalma (0.004) hareketlerinin zayıf güvenilirlik gösterdiğini belirlemiştir. Sonuç: Bulgularımız, derinlik sensörünün gülme, ağız açma ve kaş kaldırma yüz ifadelerinin analizinde doğruluk ve uyum yönünden daha başarılı analizler yapabildiğini göstermektedir. Ancak, sistemin klinik kullanımının, hastalar üzerinde yapılacak uzun dönem takiplerle test edilmesi gerekmektedir.

Özet (Çeviri)

Objective: There is currently no internationally accepted method for quantitatively and reliably determining the severity of diseases that cause partial or complete loss of facial movements, such as facial paralysis, or for evaluating the effectiveness of treatments. This study aims to evaluate the agreement and reliability of a depth sensor-based system in determining the intensity of facial movements compared to the gold standard marker-based optoelectronic motion analysis system. Method: The study involved 100 healthy volunteers (50 females and 50 males). The movements during smiling, mouth opening, eyebrow-raising, frowning, eye closing, and whistling were recorded using the Kinect V2 depth sensor. The agreement between the sensor and the gold standard marker-based optoelectronic motion analysis system was statistically tested using the Bland-Altman method. Reliability was also tested by comparing simultaneous recordings using the intraclass correlation coefficient (ICC). Results: The Bland-Altman test revealed an inter-system measurement bias of 2.7 for smiling, -0.9 for mouth opening, -1.8 for eyebrow-raising, -1.7 for eye closing, 20.8 for frowning, and 11.6 for whistling. Furthermore, all measurements were within the 95% confidence interval for all movements. The ICC data revealed that smiling (0.70), mouth opening (0.66), and eyebrow-raising (0.63) demonstrated moderate reliability. Conversely, frowning (0.46), eye closing (-0.43), and whistling (0.004) exhibited poor reliability. Conclusion: Our findings indicate that the depth sensor can accurately analyze facial expressions of smiling, mouth opening, and eyebrow-raising with better reliability and agreement. However, the clinical application of the system requires long-term follow-up on patients.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    384933

    An embedded design and implementation of a facial expression recognition system

    Yüz ifadelerini tanıma sistemi gömülü sistem tasarım ve uygulaması

    ÖMER SÜMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  2. Tez No

    581887

    Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models

    Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma

    NEŞE GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  3. Tez No

    668559

    EEG sinyallerinin dalgacık dönüşümü ve ortak vektör yaklaşımı ile sınıflandırılması

    EEG signals classification with wavelet transforms and common vector aproach

    HATİCE PINAR ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mekatronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN GÖKMEN

    DR. MEHMET YUMURTACI

  4. Tez No

    897351

    Türkiye'deki Afrika odaklı sivil toplum kuruluşlarının sosyal medya kullanımı üzerine bir araştırma: İnstagram örneği

    Research on the use of social media by Africa-focused non-governmental organisations in Turkey: Instagram example

    BILAL CONTEH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Halkla İlişkilerAkdeniz Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL AYŞAD GÜDEKLİ

  5. Tez No

    489949

    Şizofreni hastalarında oksitosin, vazopressin ve atrial natriüretik peptit düzeylerinin bilişsel işlevlerle ilişkisi

    The relationship between oxytocin, vasopressin and atrial natriuretic peptide levels with cognitive functions in schizophrenic patients

    TUĞBA MUTU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    PsikiyatriSakarya Üniversitesi

    Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA YAZICI

Geri Dön