Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13091/146
Title: Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak osteoporozun belirlenmesi
Other Titles: Determination of osteoporosis using deep learning methods
Authors: Ceylan, Murat
Ashames, Mohamad Melad Ali
Keywords: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Electrical and Electronics Engineering
Issue Date: 2020
Publisher: Konya Teknik Üniversitesi
Abstract: Osteoporoz, düşük kemik mineral yoğunluğu ile karakterize edilen en yaygın kronik kemik hastalığıdır. Dual Enerji X-Işını Absorbsiyometrisi (DEXA) taraması, kemik mineral yoğunluğunu ölçmek ve osteoporoz tanısı koymak için en sık kullanılan yöntemdir. Ancak, cihazın büyüklüğü ve yüksek maliyeti gibi belirli kısıtlamaları vardır. Standart X-ışınları ve Bilgisayarlı Tomografi (BT) gibi diğer tarama yöntemleri, hastalık ortaya çıkana kadar osteoporozu belirleyemediği için teşhis amacıyla kullanılamaz. Bu çalışmada, topuk kemiğinin x-ışını görüntülerini (düz radyografiler) kullanarak osteoporoz sınıflandırması için invazif olmayan bir yöntem önerilmiştir. Evrişimsel Sinir Ağları ile Veri Arttırma teknikleri ve Transfer Öğrenme Mimarileri, sağlıklı ve osteoporotik hastaların x-ışını görüntülerini sınıflandırmak için birleştirilmiştir. Önerilen yaklaşım ile osteoporozun teşhisi yüksek doğrulukla gerçekleştirilmiştir.
Osteoporosis is the most common chronic bone disease, which is characterized by low bone mineral density. Dual Energy X-Ray Absorptiometry (DEXA) scan is the most used method for measuring bone mineral density and diagnosing osteoporosis. Unfortunately, this method has certain limitations, such as the size of the device and it's high cost. Other screening methods like standard X-rays and computed tomography (CT) can't detect osteoporosis until it's fully accrued. In this study, a non-invasive method for osteoporosis classification using X-ray images (plain radiographs) of the heel is proposed. Convolutional Neural Networks along with Data Augmentation techniques and Transfer Learning Architectures are combined to classify X-ray images of healthy and osteoporotic patients. With the proposed approach, diagnosis of osteoporosis has been achieved with high accuracy.
URI: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=wf-FPgY-5qjHEzEoOgvMs8zozWhVa4B-w0ZfnOpaOEBBA85fH-eMpqrqw8ySnJlD
https://hdl.handle.net/20.500.13091/146
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu

Files in This Item:
File SizeFormat 
652318.pdf4.19 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

272
checked on Feb 26, 2024

Download(s)

224
checked on Feb 26, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.