Ortoröntgenogram görüntülerinde derin öğrenme kullanılarak açı tayinin yapılması
Angle measurement in orthoradiogram images using deep learning
- Tez No: 995625
- Danışmanlar: PROF. DR. NURETTİN DOĞAN, PROF. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Alt ekstremite deformitelerinin doğru ve hızlı değerlendirilmesi, ortopedik tanı ve tedavi süreçlerinde önemli bir yere sahiptir. Geleneksel ölçüm yöntemlerinde deformite analizleri gonyometre veya çeşitli yazılım araçları kullanılarak manuel olarak yapılmakta; bu durum hem zaman kaybına yol açmakta hem de gözlemciler arası farklılıklara neden olmaktadır. Bu çalışma kapsamında, mekanik eksen açıları (mLPFA, mLDFA, mMPTA, mLDTA) için gerekli anatomik işaret noktalarını otomatik olarak tespit eden derin öğrenme tabanlı bir model geliştirilmiştir. Femur ve tibia üzerindeki kritik noktaların belirlenmesi için anahtar nokta tabanlı bir yaklaşım kullanılmış ve bu amaçla YOLOv11x-Pose modeli tercih edilmiştir. The Osteoarthritis Initiative (OAI) veri setinden elde edilen 774 görüntü, ön işleme ve etiketleme aşamalarının ardından modele aktarılmıştır. Modelin performansını değerlendirmek için kesinlik, duyarlılık, mAP50 ve mAP50-95 metrikleri kullanılmıştır. Sınırlayıcı kutu için sırasıyla %99,61, %99,90, %99,45 ve %79,98; anahtar nokta tespiti için sırasıyla %99,61, %99,90, %99,45 ve %97,86 değerleri elde edilmiştir. Geliştirilen model, C# tabanlı bir yazılım uygulamasına entegre edilerek hekimlerin deformite analizlerini tek komutla gerçekleştirebilmesine imkân sağlamıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen sistemin anatomik işaret noktalarının tespiti ve mekanik eksen açılarının otomatik hesaplanmasında manuel yöntemlere etkili bir alternatif olabileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The accurate and rapid assessment of lower extremity deformities plays a crucial role in orthopedic diagnosis and treatment processes. In traditional measurement methods, deformity analyses are performed manually using goniometers or various software tools; this situation leads to both time loss and inter-observer variability. Within the scope of this study, a deep learning-based model has been developed that automatically detects the anatomical landmarks required for mechanical axis angles (mLPFA, mLDFA, mMPTA, mLDTA). A keypoint-based approach was used to identify critical points on the femur and tibia, and for this purpose, the YOLOv11x-Pose model was preferred. A total of 774 images obtained from The Osteoarthritis Initiative (OAI) dataset were transferred to the model following preprocessing and labeling stages. Precision, recall, mAP50, and mAP50-95 metrics were used to evaluate the model's performance. For bounding box detection, values of 99.61%, 99.90%, 99.45%, and 79.98% were obtained, respectively; for keypoint detection, values of 99.61%, 99.90%, 99.45%, and 97.86% were achieved, respectively. The developed model was integrated into a C#-based software application, enabling physicians to perform deformity analyses with a single command. The obtained results suggest that the proposed system may serve as an effective alternative to manual methods for the detection of anatomical landmarks and the automatic calculation of mechanical axis angles.
Benzer Tezler
- Göreceli tespit ile tedavi edilen tibia cisim kırıklarında rotasyonel dizilimin değerlendirilmesi ve klinik sonuçlar ile ilişkisi
Evaluation of rotational alignment and its relationship with clinical outcomes in tibial shaft fractures treated with relative fixation
ATIL AYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Ortopedi ve TravmatolojiMersin ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN MANOUCHEHR ESKANDARİ
- Primer total kalça artroplastileri sonrası bacak uzunluk farkı nedenleri
Başlık çevirisi yok
SEMİH UMUT ÇETİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Ortopedi ve TravmatolojiAnkara ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT ABDURRAHMAN ERDEMLİ
- Alt ekstremite kısalıklarında ilizarov eksternal fiksatör ile uzatma sonuçları
The results of lengthening of lower extremty discrepancy by ilizarov EF
İBRAHİM ALTUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Ortopedi ve TravmatolojiÇukurova ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK ÖZKAN
- Varus gonartrozunun tedavisinde yüksek tibial osteotomi uygulamalarımız ve sonuçlarımız
High tibial osteotomy in the treatment of varus gonarthrosis
HAKAN SERHAT YANIK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
Ortopedi ve TravmatolojiSağlık BakanlığıOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN BOMBACI
- Tibianın kemik kayıplarında ilizarov eksternal fiksatör ile kemik taşıma uygulaması sonuçları
Results of bone transport application with ilizarov external fixator in tibial bone defects
TURAL BAKHSHALIYEV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Ortopedi ve TravmatolojiÇukurova ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK ÖZKAN