PofoliaPofolia ile paylaşıldı

European Journal of Science and Technology· 2021

Termal Görüntü İşleme İle Diz Osteoartritinin Tespit Edilmesi

Afrah QALI, Murat Selek, Sameer Saeed ABBAS

Kısa özet

Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), diz osteoartritini (OA) termal görüntülerden tespit etmede %90 doğruluk oranıyla diğer görüntü işleme modellerini geride bırakmıştır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Dizlerin termal görüntüleri kızılötesi termografi (IRT) kullanılarak elde edilmiştir.
  • Toplam 998 görüntü toplanmıştır: 284'ü OA hastalarından, 714'ü kontrol grubundan.
  • Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), OA tespitinde %90 doğruluk oranına ulaşmıştır.
  • ESA, OA tespiti için Destek Vektör Makineleri ve VGG-16 mimarisinden daha iyi performans göstermiştir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Infrared termografi (IRT), normal ve anormal duyu ve sinir sistemleri, iltihaplanma ya da travma hakkında yerel ve küresel olarak bilgi sağlayan bir tanı aracıdır. Diz osteoartriti (OA), dejeneratif eklem hastalığı olarak da bilinmesine ek olarak tipik bir aşınma, yıpranma ve ilerleyici eklem kıkırdağı kaybının sonucu olmaktadır. Bu çalışmada, OA hastalığının sıcaklık özelliğinden faydalanarak termal kamera ile elde edilen görüntüleri görüntü işleme modelleri (Evrişimsel sinir ağları, Destek Vektör Makineleri ve VGG-16 mimarisi)’inden yararlanarak hastalığın erken teşhisinin yapılması planlanmaktadır. Termografi ile elde edilen görüntülere, söz konusu yöntemler uygulanarak hastalığı en yüksek doğrulukta tahmin edebilen yöntemi bulmak amaçlanmaktadır. Ayrıca en yüksek doğruluk oranını veren yöntem ile arayüz grafiği tasarlayarak hastalığı erken teşhis sürecinde doktora yardımcı olabilmeyi amaçlamaktadır. Toplam 998 görüntü termal kamera ile farklı kişilerden elde edilmiştir. Bu görüntülerin 284’ü hasta, 714’ü ise kontrol grubuna ait görüntülerdir. Termal kamera ile alınan görüntülerdeki renk farklılığı, Osteoartrit hastalığının bulunup bulunmadığını tek başına tespit edemezken yukarıda anılan yöntemler yardımıyla bu hastalığı tespit etme imkânı sağlamaktadır. Uygulanmış olan yöntemler arasında en iyi sınıflandırma sonucu %90 doğruluk oranı ile evrişimsel sinir ağları yöntemi ile elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar derin öğrenme yöntemlerinin termal görüntülerin sınıflandırılmasında oldukça başarılı olduğunu göstermektedir. Alınan görüntüler SPSS version 25 istatistik paket programında işlenmiş olup tüm istatistiksel analizlerde p < 0.05 düzeyinde anlamlı olarak değerlendirilmiştir.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. European Journal of Science and Technology, 2021 · DOI ↗

ÇıkarımlarUygulamada
Makaleye SorUygulamada

Devamı Pofolia uygulamasında

Çıkarımlar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.

Web'de giriş yaparak aç

Alan: Radyoloji, Nükleer Tıp ve Görüntüleme

Radiology, Nuclear Medicine and ImagingMedicine