Mikrotomografi verileri üzerinde makine öğrenmesi yöntemleri ile görüntü analizi
Image analysis by machine learning methods on microtomography data
- Tez No: 924210
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Görüntü segmentasyonu alanında derin öğrenme modellerinin kullanılması, başta tıp alanı olmak üzere birçok alanda uzmanlara zamandan ve maliyetten tasarruf sağladığından dolayı sürekli geliştirilmesi büyük önem taşımaktadır. Günümüzdeki medikal alanda kaydedilen verilerin artışıyla beraber doktorların ve araştırmacıların derin öğrenme modelleriyle tasarlanan doğru tanı uygulamalarına olan beklentileri artmaktadır. Bu sebeple; sağlık alanındaki yenilikçi uygulamaların, çeşitli zorlukların üstesinden gelerek geliştirilmesi ve yaygınlaştırılması gerekmektedir. Bu tez çalışması iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, derin öğrenme modellerinde kapsamlı bir analiz yapabilmek için, temin edilen özgün veri setinin yanı sıra herkesin erişimine açık olan PH2, BOWL 2018 ve CVC-ClinicDB tıbbi veri setleri kullanılmıştır. Bu açık erişimli veri setleri değişen görüntü içerik bilgileri ve segmentasyon görevlerinde farklı zorluk seviyelerine sahip olmaları nedeniyle tercih edilmiştir. Derin öğrenme modellerinden olan U-Net bu alandaki başarısından dolayı birçok çalışmaya ilham kaynağı olmuştur. Bu nedenle, yapılan tez çalışmasının ilk aşamasında; U-Net, U-Net++, Attention U-Net, Residual U-Net, Residual Attention U-Net, TransUNet, Swin-Unet derin öğrenme modelleri kullanılmış ve bu çalışma için modifiye edilen Self Attention U-Net ve önerilen MMIAU-Net (Mixed Modified Inception and Self Attention U-Net) mimarisi ile elde edilen performanslar karşılaştırılmıştır. Bu aşamada çalışmanın tüm deneysel sonuçları incelendiğinde; segmentasyon işleminde, önerilen MMIAU-Net mimarisinin PH2 veri setinde %90,18 IoU %94,83 dice katsayısı, BOWL 2018 veri setinde %83,23 IoU %90,82 dice katsayısı, CVC-ClinicDB veri setinde %86,05 IoU %92,41 dice katsayısı ve özgün veri setinde ise %90,51 IoU ve %94,68 dice katsayısı ile en yüksek başarıya ulaştığı görülmüştür. Tez çalışmasının ikinci aşamasında ise önerilen MMIAU-Net modeli ile özgün veri seti üzerinden analizler yapılmıştır. Ftalatların kemik sağlığına olan zararını gösterebilmek için MMIAU-Net modeli mikrotomografi görüntülerinde eğitildikten sonra ağırlıklar kaydedilmiş ve kontrol grubu, DBP grubu ile DEHP grubunun kemik kütleleri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlarla ftalat maddelerinin kemik kütlesine olan zarar oranları ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
The use of deep learning models in the field of image segmentation saves experts time and money in many areas, especially in medicine, and therefore its continuous development is of great importance. With the increase of data collected in the medical field today, the expectations of doctors and researchers for accurate diagnostic applications developed with deep learning models are increasing. For this reason, innovative applications in the field of health need to be developed and disseminated by overcoming various difficulties. This thesis study consists of two stages. In the first stage, in addition to the original data set provided, PH2, BOWL 2018 and CVC-ClinicDB medical data sets, which are open to everyone, were used for a comprehensive analysis of deep learning models. These freely accessible datasets were preferred due to their changing image content information and different difficulty levels in segmentation tasks. U-Net, one of the deep learning models, has inspired many studies due to its success in this field. Therefore, in the first stage of the thesis study; U-Net, U-Net++, Attention U-Net, Residual U-Net, Residual Attention U-Net, TransUNet, Swin-Unet deep learning models were used and the performances obtained with the modified Self Attention U-Net and the proposed MMIAU-Net (Mixed Modified Inception and Self Attention U-Net) architecture were compared. At this stage, when all experimental results of the study were examined; it was seen that in the segmentation process, the proposed MMIAU-Net architecture achieved the highest success with 90.18% IoU and 94.83% dice coefficient in the PH2 data set, 83.23% IoU and 90.82% dice coefficient in the BOWL 2018 data set, 86.05% IoU and 92.41% dice coefficient in the CVC-ClinicDB data set and 90.51% IoU and 94.68% dice coefficient in the original data set. In the second stage of the thesis study, analyses were performed on the original data set with the proposed MMIAU-Net model. In order to demonstrate the damage of phthalates to bone health, the MMIAU-Net model was trained on micro tomography images, then the weights were recorded and the bone masses of the control group, DBP group and DEHP group were calculated. The obtained results highlight the damage rates of phthalates on bone mass.
Benzer Tezler
- Ratlarda deneysel olarak oluşturulan osteoartrit tedavisinde intraartiküler botulinum toksin tip-a uygulamasının etkinliğinin araştırılması
Investi-gation of the effi̇cacy of intra-articular botulinum toxin type-a application in the treatment of experi̇mentally induced osteoarthritis in rats
TOLGA MERİÇ DÜMBEK
Doktora
Türkçe
2024
Veteriner HekimliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiVeterinerlik Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP BOZKAN ÜNAL
- Immobilize metal afinite kromatografisinde şelatlayıcı karakterinin adsorpsiyona etkisi
The effect of the chelator characteristics on adsorption in immobilized metal affinity chromatography
BERAY EROL
- Islak elektroeğirme ile üretilen 3B polimerik yumaklarda gözenek boyutlarının kontrolü
Controlling pore-size in 3D polymeric skeins produced by wet electrospinning
NUR MERVE KAZAROĞLU SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2020
BiyomühendislikHacettepe ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BORA MAVİŞ
- An integrated and systematic characterization methodology for vacuum bag only prepregs
Vakum torbalama prepreg sistemleri için entegre ve sistematik karakterizasyon metodolojisi
MUHAMMED HASAN ARIKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Makine MühendisliğiSabancı ÜniversitesiÜretim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE SİNEM ŞAŞ ÇAYCI
- Farklı sürelerdeki mekanik vibrasyonun ortodontik kuvvete bağlı oluşan kök rezorpsiyonuna etkisinin değerlendirilmesi: Mikro-BT çalışması
Evaluation of the effect of mechanical vibration for different durations on root resorption induced by orthodontic force: A micro-CT study
MEHMET GEDİK
Doktora
Türkçe
2015
Diş HekimliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELMA TÜRKAN ELEKDAĞ TÜRK