Derin öğrenme ve görüntü işleme teknikleri ile ağız içi fotoğraflarından oral mukozal lezyonların tespiti ve alanlarının ölçümü
Detection and measurement of oral mucosal lesions using deep learning and image processing techniques
- Tez No: 950673
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜN YILMAZ
- 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: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Bu çalışmanın amacı, yapay zekânın alt dalı olan derin öğrenme ve görüntü işleme teknikleri ile ağız içi görüntülerden oral mukozal lezyonları tespit ederek maskelemek ve lezyon alanını ölçmektir. Lezyon alanının ölçülmesi ile zaman içinde lezyonda oluşan değişimin belirlenmesi ve uzman hekimlere tedavi planlaması için yardımcı olması amaçlanmıştır. Literatürde özellikle hastalık tespiti çalışmalarında ağız içi lezyon tespiti ve segmentasyonu ile ilgili kapsamlı bir çalışmanın olmadığı, bununla beraber hastalıklı bölgenin tespiti sonrası alanını ölçen bir çalışmanın da olmadığı görülmektedir. Çalışmanın literatüre katkısı oral mukozal lezyonların ağız içi görüntülerden tespit edilmesi ve lezyon alanının ölçülmesidir. Bu amaçla uzman hekimlerin katkılarıyla özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Çalışmada derin öğrenme ile lezyon tespiti yapılmakta ve sınırları belirlenen lezyonun alanı ölçülebilmektedir. Ölçümler, ImageJ programının ölçümleriyle karşılaştırılmıştır. Çalışmada Mask-RCNN algoritması kullanılmıştır ve ağız içi görüntü veri seti ile eğitildikten sonra yeni lezyonlu görüntüleri tespit edip sınırlarını maske ile belirtebilmektedir. Mask-RCNN algoritması, literatürde yaygın kullanılan performans metrikleri dikkate alınarak değerlendirilmiştir. Bu değerler literatürde yapılan çalışmalarla karşılaştırıldığında çalışmada kullanılan ve geliştirilen Mask-RCNN algoritmasının iyi bir performans gösterdiği görülmektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to detect and mask oral mucosal lesions from intraoral images and to measure the lesion area with deep learning and image processing techniques, which are sub-branches of artificial intelligence. By measuring the lesion area, it is aimed to determine the change in the lesion over time and to help specialist physicians for treatment planning. In the literature, it is seen that there is no comprehensive study on intraoral lesion detection and segmentation, especially in disease detection studies, and there is no study that measures the area of the diseased area after detection. The contribution of this study to the literature is the detection of oral mucosal lesions from intraoral images and measurement of the lesion area. For this purpose, a unique data set was created with the contributions of expert physicians. In the study, lesion detection is performed with deep learning and the area of the lesion whose boundaries are determined can be measured. The measurements are compared with the measurements of ImageJ programme. The Mask-RCNN algorithm is used in this study, and after training with intraoral image dataset, it is able to detect images with new lesions and indicate their boundaries with a mask. The Mask-RCNN algorithm was evaluated by considering the performance metrics commonly used in the literature. When these values are compared with the studies in the literature, it is seen that the Mask-RCNN algorithm used and developed in the study shows a good performance.
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