Geri Dön

Yüz ve dil görüntüleri ile non-invaziv anemi ve polisitemi tahmini

Non-invasive anemia and polycythemia estimation using facial and tongue images

  1. Tez No: 999665
  2. Yazar: SEDANUR YILMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET TURAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü sınıflandırma, Koruyucu hekimlik, Sayısal görüntü, Sayısal görüntü analizi, Sayısal görüntü işleme, Yüz görüntüsü, Image classification, Preventive medicine, Digital image, Digital image analysis, Digital image processing, Face image
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Samsun Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, Geleneksel Çin tıbbında (GÇT) yüzü iç organların durumu hakkında bilgi veren bir yansıma yüzeyi olarak ele alan yüz haritalama yaklaşımı, modern görüntü işleme ve derin öğrenme yöntemleri ile birleştirilerek hematolojik durumların non-invaziv biçimde değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın çıkış noktası, anemi ve benzeri kan hastalıklarının tanısında altın standart olan kan testlerinin invaziv, maliyetli ve her yerde erişilebilir olmayışı ile; yüz, dudak ve dil gibi bölgelerdeki renk ve doku değişimlerinin hemoglobin düzeyleriyle ilişkisini sistematik ve sayısal olarak kullanan yöntemlerin literatürde sınırlı kalmasıdır. Bu kapsamda önce tıbbi görüntüleme ve yapay zekâ temelli erken tanı uygulamaları ile TCM, Fars tıbbı ve diğer geleneksel tıp sistemlerinde yüz ve dil gözlemlerine dayalı tanı yaklaşımları ayrıntılı bir literatür taramasıyla incelenmiş, ardından yüzü bilgi taşıyan bir biyobelirteç yüzeyi olarak ele alan teorik çerçeve ortaya konmuştur. Çalışmanın yöntem bölümünde, kontrollü şartlarda elde edilen yüz, dudak ve dil görüntülerinden renk uzayı dönüşümleri, hemoglobin ve melanin dağılımını yansıtan bileşenler ve doku özellikleri çıkarılmış; bu özellikler U-Net, CNN ve Vision Transformer gibi derin öğrenme tabanlı modeller ile bütünleştirilerek anemi/polisitemi gibi hematolojik durumların sınıflandırılması için bir model tasarlanmıştır. Önerilen yaklaşım, tek bir biyobelirtece ya da tek bir hastalığa odaklanan mevcut yüz analiz çalışmalarından farklı olarak çoklu biyobelirteç (yüz, dudak, dil) ve çoklu hematolojik durum tahminine odaklanmakta ve böylece literatürde tanımlanan önemli bir boşluğu doldurmaktadır. Elde edilen deneysel bulgular, yüz ve dudak bölgelerinden elde edilen derin özelliklerin anemi riskini belirlemede anlamlı ayırt ediciliğe sahip olduğunu; dil görüntülerinin ise model performansını destekleyici ek bir yüzey olarak kullanılabildiğini göstermekte, böylece düşük maliyetli, hızlı ve non-invaziv bir ön tarama aracı olarak kullanılabilecek, geleneksel yüz haritalama bilgisini modern derin öğrenme teknikleriyle bütünleştiren bir karar destek çerçevesi sunulmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the face-mapping approach of Traditional Chinese medicine (TCM), which considers the face as a reflective surface providing insights into the condition of internal organs, is integrated with modern image processing and deep learning methods to enable non-invasive assessment of hematological conditions. The motivation of the study arises from the fact that blood tests—considered the gold standard for diagnosing anemia and similar hematological disorders—are invasive, costly, and not readily accessible everywhere, while methods that systematically and quantitatively utilize color and texture changes observed in the face, lips, and tongue in relation to hemoglobin levels remain limited in the literature. In this context, an extensive literature review was conducted on medical imaging and artificial intelligence-based early diagnosis applications, as well as diagnostic approaches in TCM, Persian medicine, and other traditional medical systems that rely on facial and tongue observations. Subsequently, a theoretical framework was established that conceptualizes the face as a biomarker-bearing surface. In the methodology, facial, lip, and tongue images collected under controlled conditions were processed to extract color-space transformations, components reflecting hemoglobin and melanin distribution, and texture features. These features were then integrated with deep learning-based models, including U-Net, CNN, and Vision Transformer architectures, to design a classification model for hematological conditions such as anemia and polycythemia. Unlike existing facial analysis studies that focus on a single biomarker or disease, the proposed approach targets multi-biomarker (face, lips, tongue) and multi-condition prediction, thereby addressing a significant gap identified in the literature. The experimental findings indicate that deep features extracted from facial and lip regions demonstrate notable discriminative power in identifying anemia risk, while tongue images serve as an additional supportive surface contributing to model performance. Thus, the study presents a decision-support framework that integrates traditional face-mapping knowledge with modern deep learning techniques, offering a low-cost, fast, and non-invasive preliminary screening tool.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1012700

    Fetal yüz dismorfoloji kriterlerinin ikinci trimester detaylı ultrasonografi ve yenidoğan döneminde değerlendirilmesi

    Evaluation of fetal facial dysmorphology criteria in detailed second-trimester ultrasonography and the neonatal period

    ESRA ÖNCÜ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Kadın Hastalıkları ve DoğumYeditepe Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAŞBUĞ

    DOÇ. DR. ZEYNEP ECE UTKAN KORUN

  2. Tez No

    849108

    DA4HI: A deep learning framework for facial emotion recognition in affective systems for children with hearing impairments.

    DA4HI: İşitme engelli çocuklar için duyuşsal sistemlerde yüzdeki duyguların tanınması maksadıyla geliştirilen derin öğrenme modeli.

    CEMAL GÜRPINAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

    PROF. DR. NAFİZ ARICA

  3. Tez No

    1002707

    Integration of modern software tools into programming and development approaches used in industrial control applications

    Endüstriyel kontrol uygulamalarında kullanılan programlama ve geliştirme yaklaşımlarına modern yazılım araçlarının entegrasyonu

    FEHMİ CAN AY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

  4. Tez No

    835456

    Matematik öğretiminde çokkültürlü eğitim ve ters yüz sınıf modeli ile öğrencilerin hoşgörü değerine yönelik farkındalıklarını ve matematik muhakeme becerilerini geliştirmeye yönelik eylem araştırması

    Action research on developing students' tolerance awareness and mathematical reasoning skills with multicultural education and flipped classroom model

    FIRAT KILAVUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimMersin Üniversitesi

    Eğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAZİLET KARAKUŞ

  5. Tez No

    811488

    Türkçe konuşan bireylerde serebellar lezyonların dil üzerine etkisi

    The effect of cerebellar lesions on language in turkish speakers

    MİRAÇ GÖNÜLDAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Nörolojiİstanbul Atlas Üniversitesi

    Dil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERVE SAVAŞ

Geri Dön