Imaging based potato virus Y disease detection in potato crop
Patates bitkilerinde patates Y virüsünün görüntüleme tabanlı teşhisi
- Tez No: 924506
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEYNEP ÜNAL, PROF. DR. ÇİĞDEM ULUBAŞ SERÇE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Patates, derin öğrenme, IC-RT-PCR, geri çağırma, hassasiyet, doğruluk, PVY, Potato, deep learning, IC-RT-PCR, recall, accuracy, PVY
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bitkisel Üretim ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Bu çalışma, doğruluk, maliyet ve hız açısından IC-RT-PCR ile karşılaştırmak üzere DL modelleri geliştirmeyi amaçlamaktadır. PCR ve DL görüntüleme için kırk örnek toplandı. İki tür görüntü yakalandı: birincisi, bir kutudaki yapraklardan ve ikincisi, tarladan. Laboratuvar yöntemlerinin DL yöntemi ile karşılaştırılmasına ek olarak, altı DL modeli karşılaştırıldı. Artırılmış görüntü verileri de kullanıldı. Laboratuvar artırma verileri için en iyi model, %98,56 doğrulukla kontamine haldeyken ResNet101'di. Saha artırma verileri için %99,65 doğrulukla en iyi model, yeni bir rekor olan ResNet101'di. PCR yöntemi test süresi için yaklaşık 17 saat sürerken, DL modelleri artırılmış alan görüntü verileriyle test süresi için maksimum 12 saniye ve minimum 1,5 saniye sürdü. Bu, bir sonraki sefer PVY'yi tespit etmenin yalnızca 1,5 saniye süreceği anlamına gelir, ancak PCR yöntemi için aynı süreyi alacaktır, bu da DL modellerinin çok hızlı olduğunu gösterir. DL modeli maliyetsizdir çünkü PVY'yi tespit etmek için yalnızca basit bir cep telefonu kamerasına ihtiyacımız vardır, ancak PCR yöntemi çok pahalı kimyasallar gerektirir
Özet (Çeviri)
This study aims to develop DL models to compare them with IC-RT-PCR in terms of accuracy, cost, and speed. Forty shot samples were gathered for PCR and DL imaging. Two types of images were captured: first, from leaves in a box, and second, from the field. In addition to comparing the laboratory methods with the DL method, six DL models were compared. In addition to using the original data, augmented image data was also used. For lab augmentation data The best model was ResNet101, with 98.56% accuracy, contaminated. For the field-augmented data, the best model with 99.65% accuracy was ResNet101, which indicates the excellent performance of the models and the possibility of achieving 100% accuracy in future studies. The IC-RT-PCR method took approximately 17 h, 9 min, and 30 sec for the test duration, while the DL models took a maximum of 12 sec and a minimum of one and a half seconds for the test duration with augmented field image data. This means the next time it will only take one and a half seconds to detect PVY, but for the IC-RT-PCR method, the same time will take, indicating that the DL models are too fast. The DL model is cost-free because we only need a simple mobile phone camera to detect PVY, but the IC-RT-PCR method requires a lot of chemicals each time, which are very expensive.
Benzer Tezler
- The use of inter-specific complementation approach to understand the role of localised replication in plant virus cell-to-cell transport through plasmodesmata
Plamodesmata yoluyla hücreden hücreye bitki virüs taşınmasında lokalize replikasyonun rolünün anlaşılması için türler arası protein tamamlama stratejisinin kullanımı
MOHAMED HUSSEIN
Doktora
İngilizce
2022
ZiraatÇukurova ÜniversitesiBitki Koruma Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHARREM ARAP KAMBEROĞLU
- Thermal imaging based on mechanical vibrations
Mekanik titreşim tabanlı termal görüntüleme
ŞENER YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KIVANÇ AZGIN
- Pinhole imaging based solutions for stereoscopic 3D and head worn displays
İğne deliği görüntüleme temelli stereoskopik 3B ve başa takılan göstergeler için çözümler
AMIRHOSSEIN GHANBARI NIAKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mühendislik BilimleriKoç ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ÜREY
- Prostat kanserinde manyetik rezonans görüntüleme tabanlı risk hesaplayıcılarının kıyaslanması
Comparison of magnetic resonance imaging-based risk calculators in prostate cancer
BURAK TÜFEKCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Ürolojiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiÜroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASIF YILDIRIM
DR. ÖZGÜR ARIKAN
- Difüz optik görüntüleme esaslı, doku oksijen doyumu ölçümü
Diffuse optical imaging based, tissue saturation measurement
ŞEYDA ÖZKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
BiyofizikEge ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ENGİN