Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tez Danışmanı: Doç. Dr. Tayyip Özcan
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Özet:
Bilişim çağı ve yapay zekayla beraber bilgisayar bilimi diğer bilim dalları ile bir arada yürütülmeye başlamıştır ve ihtiyaç doğrultusunda bu çalışmalar artmaktadır. Radyolojik inceleme alanında da bilgisayar bilimi önemini gün geçtikçe arttırmaktadır. Radyolojik görüntüler üzerinden hastalık teşhisleri, dişler hakkında öngörü ve tedavi planlamaları yapılmaktadır. Panoramik radyografi de bu anlamda önemli alanlardan biridir. Genç hekimlerin ve hekim adaylarının herhangi bir teşhis koyarken klinik tecrübe yetersizliğinin olması gibi olumsuz durumlardan dolayı panoramik radyografiler için bir karar destek programı oluşturulması amaçlanmıştır. Bu tez çalışmasında, farklı YOLO (You Only Look Once) modelleri kullanılarak panoramik radyografi üzerindeki anatomik yer işaretlerinin tespitinin otomatik olarak gerçekleştirmesi ve karşılaştırmalar sonucunda en iyi tespit sağlayan modele karar verilmesi sağlanmıştır. Çeşitli internet sitelerinden elde edilen panoramik radyografi görüntülerinden oluşan veri setlerinin birleşimi kullanılmıştır. Toplam 14 anatomik yer işaretinin otomatik tespiti yapılmıştır. Sonuçta YOLOv5 için 0.790, YOLOv8 için 0.802, YOLOv11 için 0.810 değerlerine ulaşılmıştır. Modellerin performans değerleri karşılaştırıldığında, anatomik yer işaretlerinin otomatik tespiti için en uygun modelin YOLOv11 olduğu sonucuna varılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Tıbbi Görüntü Analizi, YOLO, Panoramik Radyografi, Anatomik, Yer İşaretleri, Derin Öğrenme