Yazar "Mutlu, Hurşit Burak" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Diz osteoartritinin yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tespiti
    (Malatya Turgut Özal Üniversitesi, 2024) Mutlu, Hurşit Burak; Yıldırım, Muhammed
    Osteoartriti eklem bölgelerinde kemik üzerinde bulunan ve eklem bölgelerinin hareketini kolaylaştıran, kaygan özellikli kıkırdak dokunun işlevini kaybederek aşınması yıpranması anlamına gelmektedir. Diz Osteoartriti ise diz eklem bölgesindeki kıkırdak kaygan dokunun aşınması anlamına gelmektedir. Diz Osteoartriti yaş ilerledikçe görülme riski oranı yükselmekte olan bir hastalıktır. Bu çalışmada, Yönlü Gradyanlar Histogramı (YGH), Darknet53, Yerel İkili Örüntü (YİÖ), Komşuluk Bileşen Analizi (KBA) özellik seçimi yöntemleri kullanılarak hibrit model geliştirilmiştir. Deneylerde kullanılan veri setimiz; toplam 1650 adet diz eklemi görüntüsünü içermekte, Normal, Şüpheli, Hafif, Orta ve Ağır olmak üzere 5 sınıftan oluşmaktadır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda önerilen yöntemin performansı Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) Modelleri ile karşılaştırılmıştır. Alexnet, VGG16, ResNet50, Xception, NasNetMobile, EfficientNet-b0, Darknet53, MobileNetV2 ESA modellerinin doğruluk değerleri sırasıyla %55.35, %61.41, %50.51, %33.13, %34.75, %36.97, %65.45, %44.65, %54.75 çıkarken, önerilen yöntem ile %83.6 doğruluk elde edilmiştir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Diz osteoartritinin yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tespiti
    (Malatya Turgut Özal Üniversitesi, 2024) Mutlu, Hurşit Burak; Yıldırım, Muhammed
    Osteoartriti eklem bölgelerinde kemik üzerinde bulunan ve eklem bölgelerinin hareketini kolaylaştıran, kaygan özellikli kıkırdak dokunun işlevini kaybederek aşınması yıpranması anlamına gelmektedir. Diz Osteoartriti ise diz eklem bölgesindeki kıkırdak kaygan dokunun aşınması anlamına gelmektedir. Diz Osteoartriti yaş ilerledikçe görülme riski oranı yükselmekte olan bir hastalıktır. Bu çalışmada, Yönlü Gradyanlar Histogramı (YGH), Darknet53, Yerel İkili Örüntü (YİÖ), Komşuluk Bileşen Analizi (KBA) özellik seçimi yöntemleri kullanılarak hibrit model geliştirilmiştir. Deneylerde kullanılan veri setimiz; toplam 1650 adet diz eklemi görüntüsünü içermekte, Normal, Şüpheli, Hafif, Orta ve Ağır olmak üzere 5 sınıftan oluşmaktadır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda önerilen yöntemin performansı Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) Modelleri ile karşılaştırılmıştır. Alexnet, VGG16, ResNet50, Xception, NasNetMobile, EfficientNet-b0, Darknet53, MobileNetV2 ESA modellerinin doğruluk değerleri sırasıyla %55.35, %61.41, %50.51, %33.13, %34.75, %36.97, %65.45, %44.65, %54.75 çıkarken, önerilen yöntem ile %83.6 doğruluk elde edilmiştir.