Radyolojik görüntülerde yoğunluk tabanlı kemik segmentasyonu v eosteoporoz değerlendirmesi
Ensity-based bone segmentation and osteoporosisassessment in radiological images
- Tez No: 962785
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER CİVELEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu yüksek lisans tezinde, kemik erimesi hastalığının erken teşhisine yönelik, görüntü işleme ve yapay zekâ temelli bir sistem geliştirilmiştir. Osteoporoz, kemik mineral yoğunluğunun azalmasıyla birlikte kemiklerin kırılganlaşmasına neden olan, özellikle yaşlı bireylerde ciddi sağlık sorunlarına yol açabilen sistemik bir kemik hastalığıdır. Literatürde mevcut tanı yöntemlerinin yüksek maliyeti, sınırlı erişilebilirliği ve düşük duyarlılığı gibi dezavantajları göz önüne alınarak bu çalışmada, otomatik, hızlı ve güvenilir bir teşhis sistemi geliştirmek hedeflenmiştir. Çalışmada, Knee Osteoarthritis Severity Dataset'ine ait diz röntgen görüntüleri kullanılmıştır. Görüntüler, U-Net derin öğrenme mimarisiyle segmente edilmiş ve kemik yapıları başarıyla ayrıştırılmıştır. Segmentasyon sonrasında çıkarılan morfolojik, istatistiksel ve frekans temelli öznitelikler kullanılarak Random Forest algoritması ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Modelin performansı, doğruluk (accuracy), ROC-AUC, duyarlılık (sensitivity), özgüllük (specificity), kesinlik (precision) ve F1 skoru gibi çeşitli metriklerle değerlendirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, ileri derecede osteoporoz sınıfı için %95,6 AUC değeri elde edilmiş ve genel sınıflandırma başarımı %75 doğrulukla ölçülmüştür. Elde edilen bulgular, geliştirilen sistemin erken teşhis sürecine katkı sağlayabileceğini ve klinik karar destek sistemlerinde kullanılabilir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this master's thesis, an artificial intelligence-based diagnostic system was developed for the early detection of osteoporosis. Osteoporosis is a systemic bone disease characterized by decreased bone mineral density, leading to increased bone fragility, and is particularly associated with a high risk of fractures in elderly individuals. Considering the limitations of conventional diagnostic methods—such as high cost, limited accessibility, and insufficient sensitivity—this study aims to provide a fast, automated, and reliable alternative. Radiographic knee images from the Knee Osteoarthritis Severity Dataset were used in the study. Bone structures were successfully segmented using a U-Net deep learning architecture. Following segmentation, morphological, statistical, and frequency-based features were extracted, and classification was performed using the Random Forest algorithm. The model's performance was evaluated through multiple metrics, including accuracy, ROC-AUC, sensitivity, specificity, precision, and F1-score. Results showed a high AUC value of 95.6% for the advanced osteoporosis class and an overall classification accuracy of 75%. These findings demonstrate that the proposed system has the potential to support early diagnosis and can be integrated into clinical decision support systems.
Benzer Tezler
- Sivas yöresinde os trigonum oranının radyolojik olarak araştırılması
An Investigation about the incidence of os trigonumin Sivas
MEHMET ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Radyoloji ve Nükleer TıpCumhuriyet ÜniversitesiMorfoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN CEYHAN
- Fabella görülme oranının radyolojik olarak araştırılması
The Incidence of the fabella in radiological evaluation
AYMELEK YALIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
MorfolojiCumhuriyet ÜniversitesiMorfoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN CEYHAN
- Femur boyun bölgesi kırıklarının kompresyonlu ve kayıcı kalça çivileri ile tedavisi
Başlık çevirisi yok
OSMAN UĞUR ÇALPUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1985
Ortopedi ve Travmatolojiİstanbul ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAHRİ SEYHAN
- Dizin aksiyal röntgenografilerinde patello-femoral eklemin incelenmesi, ölçüm yöntemleri ve patella dislokasyonları
Başlık çevirisi yok
ALTAN ÇELENK