Geri Dön

Yüz görüntülerinden gerçek zamanlı akromegali tespiti

Real-time detection of acromegaly from face images

PDF İndir

  1. Tez No: 866623
  2. Yazar: MEHMET ÖZEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURETTİN DOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Akromegali, gizli başlangıçlı, yavaş ilerleyen, farklı bir tıbbi durumun ortaya çıkmasına ve yaşam süresinin kısalmasına yol açan bir hastalıktır. Dünya genelinde akromegali görülme sıklığı milyonda 28-137 iken, hastalığa yakalanma oranı yılda milyon kişi başına 2 ila 11 vaka arasında değişmektedir. Gerçek tanılama yapıldığında yaklaşık %70'i tümör tarafından istila edilmiştir, bu da tedavi olasılığını azaltmaktadır. Bu nedenle akromegali hastalığının erken teşhisi çok önemlidir. Bu amaçla akromegali hastalığının erken teşhisinde derin öğrenme algoritmalarını kullanarak gerçek zamanlı yüz görüntülerinden akromegali hastalığını otomatik olarak tanıyan ve hastalığın teşhisini kolaylaştıran bir masaüstü uygulaması ve mobil uygulama hayata geçirilmiştir. Hazırlanan masaüstü programı ve mobil uygulama da Kızılgül ve arkadaşları tarafından yapılan çalışmada belirtilen veriler ve yöntemler kullanılmıştır. Uygulama ile gerçek zamanlı yüz görüntüleri, daha önce çekilmiş görüntüler ve video görüntüleri ile kişiler test edilebilmektedir. Test edilen görüntü ile ilgili olarak hasta olunup olunmadığı yüzde(%) olarak hesaplanarak sonuçlandırılmaktadır. Yapılan uygulama 122 kişide test edilmiş, 114 kişinin sağlıklı olma yüzdesi fazla, 8 kişinin akromegali hastası olma olasılığı fazla çıkmıştır. Yapılan mobil uygulama ile akromegali hastalığının erken teşhisine katkı sağlanması amaçlanmaktadır. Masaüstü programı sayesinde hastane ve alışveriş merkezi gibi yerlerdeki Kiosk cihazları üzerinde geliştirilen masaüstü uygulaması kullanıma sunularak akromegali hastalığının erken tanısına katkı sağlanması amaçlanmaktadır.

Özet (Çeviri)

Acromegaly is a disease that has a latent onset, progresses slowly, and leads to the emergence of a different medical condition and a shortening of life expectancy. While the incidence of acromegaly worldwide is 28-137 per million, the rate of contracting the disease varies between 2 and 11 cases per million people per year. When actual diagnosis is made, approximately 70% are invaded by the tumor, reducing the likelihood of cure. Therefore, early diagnosis of acromegaly is very important. For this purpose, a desktop application and a mobile application have been implemented that automatically recognize acromegaly from real-time facial images by using deep learning algorithms in the early diagnosis of acromegaly and facilitate the diagnosis of the disease. The data and methods specified in the study by Kızılgül et al. were used in the prepared desktop program and mobile application. With the application, people can be tested with real-time facial images, previously taken images and video images. It is concluded by calculating the percentage (%) of whether there is a patient or not regarding the tested image. The application was tested on 122 people, 114 people were more likely to be healthy, and 8 people were more likely to have acromegaly. The mobile application aims to contribute to the early diagnosis of acromegaly disease. Thanks to the desktop program, it is aimed to contribute to the early diagnosis of acromegaly disease by making available the desktop application developed on Kiosk devices in places such as hospitals and shopping malls.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    182842

    Gerçek zamanlı video görüntülerinden yüz bulma ve tanıma sistemi

    Real-time face localization and recognition system by using video sequences

    ERKAN SÜTÇÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ELİF KARSLIGİL

  2. Tez No

    922213

    Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak gerçek zamanlı insan yüz görüntüsünden yaş, cinsiyet, duygu durumu, yorgunluk ve kalp atış hızı tahmini

    Estimation of age, gender, emotion, drowsiness and heart rate from real time human face image with deep learning methods

    İLKER GALİP ATAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ YAŞAR

  3. Tez No

    563171

    Yüz görüntüleri kullanılarak gerçek zamanlı nabız sayımı

    Real-time pulse counting using face images

    ORHAN BARIŞ GANGAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ÖZTÜRK

  4. Tez No

    523069

    Makine öğrenmesi ile gerçek zamanlı videodan yüz ifadesi analizi

    Facial expression recognition with machine learning in real-time video

    MUHAMMET BEKİR DABANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA BERBER

  5. Tez No

    818167

    Suç soruşturmalarında veri madenciliği, yapay zeka, uygulamaları ve geleceği python ve opencv ile gerçek zamanlı yüz tanıma uygulaması

    Data mining, artificial intelligence applications and its future in criminal i̇nvestigations real time face recognition application with python and opencv

    MURAT YÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriHitit Üniversitesi

    Adli Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİL ÖZKINALI

Geri Dön