Radyolojik görüntüleme üzerine bir derin öğrenme uygulaması
A deep learning application on radiological imaging
- Tez No: 868747
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ MERT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Diş Hekimliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Dentistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Bu tezde, teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte yaşam kalitemizi değiştiren yapay zekânın, özellikle radyoloji ve diş hekimliği alanlarında sunduğu katkıları incelemektedir. Derin evrişimsel sinir ağı temelli YOLOv5 mimarisi kullanılarak tasarlanan algoritma, panoramik radyografi görüntülerinde otomatik diş tanımlama ve durumlarını gösterme amacını taşımaktadır. 1355 radyolojik görüntüden oluşan veri setinde, başarıyla gerçekleştirilen diş tespit, numaralandırma ve tanımlama işlemleri sonucunda elde edilen 0,6827 doğruluk oranı, algoritmanın etkinliğini vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the contributions of artificial intelligence, particularly in the fields of radiology and dentistry, which have been reshaping our quality of life amid the rapid advancement of technology, are examined. The algorithm designed using the YOLOv5 architecture based on deep convolutional neural networks aims to automatically identify teeth and demonstrate their conditions in panoramic radiography images. In a dataset comprising 1355 radiological images, the successfully executed processes of tooth detection, numbering, and identification resulted in an accuracy rate of 0.6827, emphasizing the effectiveness of the algorithm.
Benzer Tezler
- COVID-19 hastalığının derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tespiti
Detection of COVID-19 disease using deep learning methods
HÜSEYİN YAŞAR
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Yapay zeka destekli FCN model performansının değerlendirilmesi: KIBT görüntüleri üzerinde nazopalatin kanalın otomatik segmentasyon uygulaması
Evaluation of artificial intelligence assisted FCN model performance: Application of automatic segmentation of the nasopalatine canal on CBCT images
HAZAL DUYAN YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyoistatistikÇukurova ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLŞAH SEYDAOĞLU
- Daimi dentisyonda mandibular ikinci molar dişlerin kök oluşum seviyelerinin yapay zekâ ile değerlendirilerek çekim endikasyonu olan birinci molar dişlerin ideal çekim zamanının belirlenmesi
In permanent dentition determination the ideal extraction time of first molar teeth by evaluation of root formation levels of mandibular second molars with arti̇ficial intelligence
AYŞE MERYEM ALTIN
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2023
Diş HekimliğiBezm-i Alem Vakıf ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İRFAN SARICA
- Tomografi görüntülerinden akciğer hastalıklarının tespiti amaçlı bir derin öğrenme modelinin geliştirilmesi
Development of deep learning model for detection of lung diseases from tomography images
GÖKHAN KARABAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ ÖZEN