Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yazılım Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Zahra Mohamed Kamel Harira
Danışman: Efnan Şora Günal
Özet:
Kas-iskelet sistemi yaralanmaları vücut yapılarının bozukluklarıdır. Bu bozukluklar kaslarda, kemiklerde, eklemlerde, sinirlerde, kemiklerde ve diğerlerinde bulunabilir, diz ve kemiklerde anormalliklere, sırt ağrısına ve diğer birçok eklem veya kas problemine neden olabilir. Kas-iskelet yaralanmaları, acil servise yılda 30 milyona varan plansız ziyaretlerin önde gelen nedenleri arasındadır. Bu çalışmanın temel amacı, X-ışını görüntülerinden vücut anomalilerini tespit etmek için yapay zeka temelli sınıflandırma modelleri geliştirmektir. Bu amaçla, ImageNet veri seti ile önceden eğitilmiş beş farklı derin sinir ağı modeli, transfer öğrenme yaklaşımı kullanılarak büyük bir X-ray görüntü veri seti ile yeniden eğitilmiştir. Bu veri seti, omuz, humerus, dirsek, önkol, bilek, el ve parmak dahil olmak üzere üst ekstremiteye ait 14.656 kas-iskelet çalışmasını içermektedir. Çalışmada, bir görüntü ön işleme yöntemi olan Kontrast Sınırlı Adaptif Histogram Eşitlemenin (CLAHE) sınıflandırma performansına katkısı da araştırılmıştır. Ayrıca, performansı daha da iyileştirmek amacıyla topluluk öğrenimi yaklaşımı da kullanılmıştır. Kapsamlı deneyler, vücut anomalilerinin %86'ya varan doğrulukla tespit edilebileceğini ortaya koymaktadır. Gelecek vaat eden bu sınıflandırma performansı göz önüne alındığında, doktorlara yardımcı olmak için, önerilen modeller kullanılarak X-ışını görüntülerini otomatik olarak sınıflandıran gerçek zamanlı bir mobil uygulama geliştirilebilir.