Makine öğrenmesi ile kalça çıkığı teşhisinde doğru görüntünün tespit edilmesi
Detecting the correct image in diagnosis of hip displacement using machine learning
- Tez No: 878579
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT TURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Gelişimsel kalça displazisi, bebeklik ve erken gelişim döneminde ortaya çıkan ortopedik bir rahatsızlıktır. Erken teşhis edilmesi durumunda kolay ve acısız tedavi yöntemlerine sahiptir. Ancak teşhisin gecikmesi durumunda ameliyat gibi zor, acılı ve maliyeti yüksek tedaviler gerektirmektedir. Ayrıca teşhisin gecikmesi hastalarda kalıcı ortopedik rahatsızlıklara da neden olmaktadır. Bu çalışma, gelişimsel kalça displazisinin teşhisinde ilk aşama olan doğru görüntü tespitinin ultrason kayıtlarından makine öğrenmesi algoritmaları ile çıkarılmasını amaçlamaktadır. Çalışma ile erken teşhis oranının yükseltilmesi, böylece daha kolay ve düşük maliyetli yöntemler ile tedavinin yapılması, kalıcı ortopedik rahatsızlıkların ortadan kaldırılması hedeflenmektedir. Çalışmada ultrason kayıtlarından yakalanan görüntülerin özellikleri, LBP yöntemi ve önceden eğitilmiş VGG16, VGG19, InceptionV3, MobileNet, DenseNet121, ResNet50 derin öğrenme modelleri ile elde edilmiştir. Çıkarılan özellikler ile ayrı ayrı veri setleri hazırlanmıştır. Hazırlanan veri setlerine Random Forest, Support Vector Machine, Naive Bayes, Logistic Regresyon, KNN, Decision Tree ve Gradient Boosting makine öğrenme algoritmaları uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlar incelendiğinde VGG16 derin öğrenme modeli kullanılarak elde edilen veri seti üzerinde çalışan Gradient Boosting makine öğrenme algoritması 0,9123 Accuracy oranıyla en başarılı yöntem olmuştur. Kaynak kullanım performansına bakıldığında en düşük kaynak kullanan yöntem olmasa da düşük kaynak kullanımı açısından dikkat çekicidir. Sonuçlar erken teşhis oranını artıracak kadar tatmin edici olarak değerlendirilmiştir. Yapılan çalışmanın bu alanda çalışan doktorlara destek olacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Developmental hip dysplasia is an orthopedic disorder that occurs during infancy and early development. It has easy and painless treatment methods if diagnosed early. However, if the diagnosis is delayed, difficult, painful and costly treatments such as surgery are required. In addition, delay in diagnosis causes permanent orthopedic disorders in patients. This study aims to extract accurate image detection, which is the first step in the diagnosis of developmental hip dysplasia, from ultrasound recordings with machine learning algorithms. The aim of the study is to increase the rate of early diagnosis, thus to provide treatment with easier and lower-cost methods, and to eliminate permanent orthopedic disorders. In the study, the features of the images captured from ultrasound recordings were obtained with the LBP method and pre-trained VGG16, VGG19, InceptionV3, MobileNet, DenseNet12
Benzer Tezler
- Travma sonrası kemik kırıklarının tespitinde bilgisayarlı görü ve derin öğrenme algoritmaları
Computer vision and deep learning algorithms on post-traumatic bone fractures detection
MUHAMMED TAHA ZEREN
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEHER ARSLANKAYA
- Ultrasonografik görüntülemede graf'a göre gelişimsel kalça displazisi'nin derin öğrenme teknikleriyle analizi
Analysis of developmental hip dysplasia according to graph in ultrasonographic imaging with DEEP learning techniques
RAMAZAN ÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Radyoloji ve Nükleer TıpVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ MAHİR GÜNDÜZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM YOKUŞ
- İlköğretim sosyal bilgiler öğretmen adaylarının dijital vatandaşlık davranışlarının bazı değişkenler açısından incelenmesi (Fırat, Dicle, Siirt, Adıyaman Üniversiteleri örneği)
Digital citizenship behaviour of social studies teachers of primary investigation of some variables (The sample of Fırat, Dicle, Siirt , Adıyaman universities)
SÜLEYMAN ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER ÇAKMAK
- 7 Haziran ve 1 Kasım genel seçimlerinin yerel basına yansıması üzerine karşılaştırmalı bir analiz: Tunceli Emek gazetesi örneği
A comparative analysis of reflections of june 7 and november 1 general elections on local media: Tunceli Emek newspaper sample
ŞENAY DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Gazetecilikİnönü Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BARIŞ YILMAZ
- Prediction of gait kinetics from joint angles using machine learning in patients with cerebral palsy
Serebral palsili hastalarda makine öğrenmesi ile eklem açılarından yürüyüş kinetiğinin kestirilmesi
MUSTAFA ERKAM ÖZATEŞ
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik BilimleriTürk-Alman ÜniversitesiRobotlar ve Akıllı Sistemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUNUS ZİYA ARSLAN