Diz osteoartritinin yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tespiti

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorYıldırım, Muhammed
dc.contributor.authorMutlu, Hurşit Burak
dc.date.accessioned2025-10-23T14:27:33Z
dc.date.available2025-10-23T14:27:33Z
dc.date.issued2024
dc.departmentMTÖ Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim Dalı
dc.descriptionLisansüstü Eğitim Enstitüsü, Enformatik Ana Bilim Dalı, Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bilim Dalı
dc.description.abstractOsteoartriti 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.
dc.description.abstractOsteoarthritis means that the slippery cartilage tissue, which is located on the bones in the joint areas and facilitates the movement of the joint areas, loses its function and wears out. Knee Osteoarthritis means the erosion of the cartilage slippery tissue in the knee joint area. Knee osteoarthritis is a disease whose risk increases with age. In this study, a hybrid model was developed using Histogram of Oriented Gradients (HOG), Darknet53, Local Binary Pattern (LBP), Neighborhood Component Analysis (NCA) feature selection methods. Our dataset used in the experiments includes a total of 1650 knee joint images and consists of 5 classes: Normal, Doubtful, Mild, Moderate and Severe. In the experimental studies, the performance of the proposed method is compared with Convolutional Neural Network (CNN) models. While the accuracy values of Alexnet, VGG16, ResNet50, ResNet50, Xception, NasNetMobile, EfficientNet-b0, Darknet53, MobileNetV2 ESA models are 55.35%, 61.41%, 50.51%, 33.13%, 34.75%, 36.97%, 65.45%, 44.65%, 54.75% respectively, 83.6% accuracy is obtained with the proposed method.
dc.identifier.endpage77
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=UjlM15wKZGQW6TLC0pvCt2OGNNTzquAhDF6kFTquiRDqH4n7Zol0NRATYIMirCok
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/1347
dc.identifier.yoktezid897350
dc.language.isotr
dc.publisherMalatya Turgut Özal Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_20241127
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Control
dc.titleDiz osteoartritinin yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tespiti
dc.title.alternativeDetection of knee osteoarthritis with artificial intelligence-based methods
dc.typeYüksek Lisans

Dosyalar

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu