Hızlı Erişim


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


DİZ OSTEOARTRİTİ İÇİN TERMAL GÖRÜNTÜLERDE SEZGİSEL ALGORİTMALARIN KULLANILMASI
(USING HEURISTIC ALGORITHMS ON THERMAL IMAGES FOR KNEE OSTEOARTHRITIS )

Yazar : Afrah Abdullsatar Jasim QALI  & Murat SELEK  
Türü :
Baskı Yılı : 2021
Sayı : 15
Sayfa : 97-102
    


Özet

Osteoartrit (OA) rahatsızlığı olan bireylerde osteoartritin oluştuğu diz bölgesindeki ısı normal bireylere göre daha yüksek olmaktadır. Bu çalışmada, osteoartritin bu özelliği kullanılarak termal kameradan elde edilen görüntülerin işlenmesi ile osteoartritin erken tespit edilmesinde kullanılabilecek bir yöntem geliştirilmesi hedeflenmektedir. Bu amaçla çalışmada, yöntem olarak Destek Vektör Makineleri ve VGG-16 mimarisi kullanılmaktadır. Yapılan çalışmada FLIR E45 termal kamera kullanılarak 998 farklı bireyden termal görüntüler alınmış olup, Destek Vektör Makineleri ve VGG-16 mimarisi kullanılarak işlenmektedir. Bu termal görüntülerin 284’ü hasta bireylerden, 714’ü ise sağlıklı bireylerden elde edilmiştir. Termal görüntüler için görsel inceleme (düşük nitelikte veya temsili olmayan görüntüleri ortaya koyma) ve görüntüyü yeniden boyutlandırma ön işlem görevleri gerçekleştirilmektedir. VGG-16 için 224x224 giriş görüntü boyutu kullanılmaktadır. Gerçekleştirilen çalışmada derin öğrenme algoritmalarından ve kütüphanelerinden yararlanılmıştır. Kızılötesi Termografi (KT), her iki dizdeki termal renk haritalarında oluşan asimetrik davranışı vurgulayarak ilgili hastalığı ortaya çıkarmaktadır. Çalışmada elde edilen sonuçlar, sıcaklığın rahatsızlığın değerlendirilmesinde anahtar bir parametre olarak kabul edilebileceğini açıkça göstermektedir.



Anahtar Kelimeler
Kızılötesi Termografi, Destek Vektör Makineleri, VGG-16, Osteoartrit

Abstract

In individuals with osteoarthritis (OA), the temperature in the knee area where osteoarthritis occurs is higher than in healthy individuals. In this study, it is aimed to develop a method that can be used in the early detection of osteoarthritis by processing the images obtained from the thermal camera by using this feature of osteoarthritis. For this purpose, Support Vector Machines and VGG-16 architecture are used as the methods in this study. In the study, thermal images were taken from 998 different individuals using the FLIR E45 thermal camera and processed using Support Vector Machines and VGG-16 architecture. 284 of these thermal images were obtained from sick individuals and 714 thermal images were obtained from healthy individuals. Visual inspection and image resizing pretreatment tasks are performed for thermal images. 224x224 input image size is used for VGG-16. Deep learning algorithms and libraries were used in the study. Infrared thermography (IRT) reveals the related disease by emphasizing the asymmetric behavior that occurs in thermal color maps in both knees. The results obtained in the study clearly show that temperature can be considered as a key parameter in the assessment of discomfort.



Keywords
Infrared Thermography, Support-Vector Machines, VGG-16, Osteoarthritis

Gelişmiş Arama


Duyurular

    ***********************

    DEĞERLİ BİLİM 

    İNSANLARI!

    mail mail mail mail mail

    Dergimizin Mayıs sayısı 

    (27.05.2021)

    yayınlanmıştır.

    mail mail mail mail mail

    DEĞERLİ BİLİM 

    İNSANLARI!

    mail mail mail mail mail

    Dergimizin

    Temmuz Sayısı 

    İçin Makalenizi  

    Sisteme Yükleyebilirsiniz.

    mail mail mail mail mail

     



Adres :Göztepe Mah., Beykoz, İstanbul/TURKEY
Telefon :+90 555 005 92 85 Faks :+90 216 606 32 75
Eposta :info@euroasiajournal.org

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri