Derin öğrenme yöntemleri ile yüz görüntülerinden kronik ve genetik hastalıkların ön tanısı
Pre-diagnosis of chronic and genetic diseases through facial images with deep learning methods
- Tez No: 876145
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 181
Özet
Kronik hastalıklar genellikle uzun süre tedavi ya da bakım gerektiren, genetik hastalıklar ise genler aracılığı ile nesilden nesile aktarılabilen sağlık sorunlarıdır. Hemen her hastalık bireylerin yaşam kalitesini olumsuz etkilemektedir. Son yıllarda yüz özelliklerinin, yüz de değişen ve gelişen anomalilerin analizi ile hastalık teşhisi için derin öğrenme algoritmalarının etkin bir şekilde kullanılması giderek önem kazanmaktadır. Bu çalışmada derin öğrenme yöntemleri ile yüz görüntülerinden anomali tespiti ve hastalık sınıflandırma başarısı araştırılmıştır. Klasik ESA'lara kıyasla geliştirilen modellerin performansını değerlendiren bu çalışma, farklı modellerin başarılarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. . Transfer öğrenme yöntemleri ve farklı teknikler ile her modelin hem kendi içinde ham de diğer modeller ile performans başarıları karşılaştırılmıştır. Klasik bir ESA mimarisi ve ViT modeli ile ikili hastalık başarı ve performansı karşılaştırılmıştır. ESA mimarilerinden (Resnet50 ve InceptionV3), yeni mimari modellerden görsel dönüştürücüler (ViT) ve EfficientFormer ile çoklu hastalık sınıflandırması yapılmıştır. Çalışmada dört hastalık grubu ve bir kontrol grubu olarak belirlediğimiz tüm hastalıkların ikili sınıflandırılması yapılmış ve en yüksek performans ViT modeli ile elde edilmiştir.Derin öğrenme uygulamaları, özellikle ViT modelinin küçük veri setleriyle yüz teşhisinde gösterdiği yüksek başarı oranı, yeni geliştirilen modellerin hızlı ve hibrit yaklaşımlara ihtiyaç duymaksızın etkin sonuçlar üretme yeteneğiyle dikkat çekmektedir. Bu gelişmeler, medikal alanda hekimlerin hasta yükünü azaltmanın yanı sıra insani hataların önlenmesine de önemli katkılar sağlayarak, bu teknolojilerin güvenle kullanılabileceğini göstermektedir. Ayrıca, girişimsel ve radyolojik yöntemlere ihtiyaç duyulmadan bazı hastalıkların erken tanısının konulabilmesi, sağlık sistemlerinin verimliliğini artırarak ülkelerin sağlık harcamalarında önemli tasarruflar sağlayabilecektir. Bu durum hem hasta bakım maliyetlerini azaltacak hem de kaynakların daha etkin kullanılmasına olanak tanıyacaktır.
Özet (Çeviri)
Chronic diseases generally require long-term treatment or care, and genetic diseases are health problems that can be transmitted from generation to generation through genes. Almost every disease negatively affects the quality of life of individuals. In recent years, it has become increasingly important to use deep learning algorithms effectively for the analysis of facial features, changing and developing anomalies in the face and disease diagnosis. In this study, the success of anomaly detection and disease classification from facial images with deep learning methods is investigated. This study evaluates the performance of the developed models compared to classical ESAs and aims to compare the success of different models. Transfer learning methods and different techniques were used to compare the performance of each model with other models. A classical ESA architecture and the ViT model are compared with binary disease success and performance. Multiple disease classification was performed with ESA architectures (Resnet50 and InceptionV3), visual transformers (ViT) and EfficientFormer. In the study, binary classification of all diseases, which we identified as four disease groups and one control group, was performed and the highest performance was obtained with the ViT model. Deep learning applications, especially the high success rate of the ViT model in facial diagnosis with small data sets, draw attention with the ability of newly developed models to produce effective results quickly and without the need for hybrid approaches. These developments show that these technologies can be used safely by making significant contributions to the prevention of human errors as well as reducing the patient burden of physicians in the medical field. In addition, the early diagnosis of some diseases without the need for interventional and radiological methods will increase the efficiency of health systems and provide significant savings in the health expenditures of countries. This will both reduce patient care costs and enable more efficient use of resources.
Benzer Tezler
- Çocuk kalp damar cerrahisi yoğun bakım ünitesinde postoperatif kavşak kaynaklı ektopik taşikardi; sıklık ve risk faktörleri
Junctional ectopic tachycardia after pediatric cardiac surgery; incidence and outcome
NESLİHAN KIPLAPINAR
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2013
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER ÖDEMİŞ
- 8 haftalık futbol antrenmanının 14-16 yaş grubundaki öğrencilerin fiziksel ve fizyolojik özellikleri üzerine etkileri
The effects of an eight weeks football workout on the physical and physiological features of students in the 14-16 age group
METİN KOCADAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
SporHarran ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞEBNEM ŞARVAN CENGİZ
- Ege Üniversitesi Etnografya Müzesinde bulunan takıların teknik ve tasarım özelliklerinin incelenmesi
Ethnographic museum of the University of the Aegean jewellery found properties of technical and design
MÜJGAN EMRE EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Güzel SanatlarDokuz Eylül ÜniversitesiTekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. DR. FÜSUN ÖZPULAT
- Yavuz Sultan Selim Dönemi Kültür ve Edebiyatı
The Culture and Literature in the era of Yavuz Sultan Selim
ÖMER GÖKHAN YAĞCI
Doktora
Türkçe
2014
Türk Dili ve EdebiyatıKırıkkale ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN ELİAÇIK
- Deri ve yumuşak doku enfeksiyonu etkeni olan toplum ve hastane kaynaklı staphylococcus aureus izolatlarının antimikrobiyal duyarlılık durumlarının ve panton valentıne leukocıdın toksini sıklığının araştırılması
Investigation of panton valentine leukocidin toxin frequency and antimicrobial susceptibilities of community and hospital acquired staphylococcus aureus isolates related with skin and soft tissue infections
TÜLİN DEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
MikrobiyolojiSağlık BakanlığıTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. NİLAY ÇÖPLÜ