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
- Tez No: 844860
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UMUT ÖZSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Anatomi, Anatomy
- Anahtar Kelimeler: Derinlik sensörleri, yüz ifadeleri, hareket analizi, güvenilirlik, uyum, Depth sensors, facial expressions, motion analysis, reliability, agreement
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Anatomi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- 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
2021
Mekatronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN GÖKMEN
DR. MEHMET YUMURTACI
- 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
2024
Halkla İlişkilerAkdeniz ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL AYŞAD GÜDEKLİ
- 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
2018
PsikiyatriSakarya ÜniversitesiRuh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA YAZICI