Geri Dön

X-ışını görüntülerinde pediatrik el bileği patolojilerinin tespiti ve sınıflandırılması için hibrit bir derin öğrenme yaklaşımı

A hybrid deep learning approach for detection and classification of pediatric wrist pathologies in X-ray images

  1. Tez No: 914759
  2. Yazar: ELİF MERVE ERZEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTAN BÜTÜN, DR. ÖĞR. ÜYESİ MUGAHED A. AL-ANTARI
  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: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Pediatrik el bileği travmaları, hastane acil servislerinde sıkça karşılaşılan vakalar olup, kırıklar bu travmalar arasında en yaygın olanıdır. Geleneksel olarak, bu tür yaralanmaların teşhisinde radyologlar ve cerrahlar birlikte çalışmaktadır. Ancak, son yıllarda derin öğrenme tabanlı algoritmalarda kaydedilen ilerlemeler, teşhis sürecini otomatikleştirme ve hızlandırma konusunda umut vadetmektedir. Bu tez çalışmasında, kemik anomalisi, kemik lezyonu, yabancı cisim, kırık, periosteal reaksiyon, pronator işareti, yumuşak doku gibi çeşitli pediatrik bilek travmalarının sınıflandırması ve lokalizayonu için hibrit tabanlı bir yöntem önerilmektedir. GRAZPEDWRI-DX adlı veri kümesi kullanılarak önerilen yöntemde, nesne tespiti için YOLOv8 algoritması, sınıflandırma için topluluk öğrenme tabanlı evrişimli sinir ağları ve dikkat mekanizması tabanlı görü dönüştürücü (ViT) avantajları birleştirerek bir arada kullanılmıştır. Pediatrik bilek travmalarının lokalizasyonu için YOLOv8x modeli, %83.4 kesinlik, %77.8 duyarlılık, %84.7 mAP50 ve %65.7 mAP50-95 sonuçlarını vermiştir. Sınıflandırma aşamasında, Xception, DenseNet201 ve EfficientNetB5 modellerinin topluluk yöntemiyle birleştirilip görü dönüştürücü ile hibrit bir şekilde kullanılması, %96.29 doğruluk oranında başarı sağlamıştır. Bu tez çalışmasında önerilen yöntem ve elde edilen sonuçlar, pediatrik bilek yaralanmalarının hızlı ve doğru teşhisinde gelecekteki çalışmalara yön gösterebilir.

Özet (Çeviri)

Pediatric wrist injuries are common cases encountered in hospital emergency departments, with fractures being the most prevalent among them. Traditionally, radiologists and surgeons collaborate in diagnosing such injuries. However, recent advancements in deep learning-based algorithms have shown promise in automating and expediting the diagnostic process. This thesis proposes a hybrid method for the classification and localization of various pediatric wrist injuries, including bone anomaly, bone lesion, foreign body, fracture, metal, periosteal reaction, pronator sign, and soft tissue injuries. Using the GRAZPEDWRI-DX dataset, the proposed method integrates the YOLOv8 algorithm for object detection with ensemble-based convolutional neural networks and the attention mechanism-based Vision Transformer (ViT) for classification. For the localization of pediatric wrist injuries, the YOLOv8x model achieved results of 83.4% precision, 77.8% recall, 84.7% mAP50, and 65.7% mAP50-95. In the classification phase, the hybrid use of Xception, DenseNet201, and EfficientNetB5 models in an ensemble framework combined with a Vision Transformer yielded a remarkable accuracy of 96.29%. The proposed method and the results obtained in this thesis have the potential to guide future research toward faster and more accurate diagnosis of pediatric wrist injuries.

Benzer Tezler

  1. Doğuştan kalça çıkıklı hastalarda kalça patolojilerinin bilgisayarlı tomografi ile değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    NECDET ŞÜKRÜ ALTUN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Ortopedi ve TravmatolojiGazi Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ORHAN ASLANOĞLU

  2. Kömürdeki piritin giderilmesi ve çözünürleştirme kinetiğinin incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    YAVUZ ONGANER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kimya MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    DOÇ. DR. M. MUHTER KOCAKERİM