Şüpheli fraktürlerin ve fissürlerin bilgisayar destekli yöntemler ile tespiti
Detection of suspicious fractures and fissures with computer aided methods
Yazar: ALPER DOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. OSMAN ÖZKARACA
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü sınıflandırma = Image classification

Özet:
X-ışını görüntüleri (radyografiler) kemiklerdeki ve insan vücudunun diğer organlarındaki sorunları tespit etmenin en yaygın yolları arasındadır. Bazı durumlarda özellikle radyolog tecrübesine bağlı olarak şüpheli fraktürlere doğru şekilde tanı koyulamadığından hastaya yanlış tedaviler uygulanabilmektedir. Bu nedenle tedavinin ilk basamağı olan fraktür/fissür tespiti önem arz etmektedir. Gerçekleştirilen bu çalışma, adli vakalarda veya deneyimli radyologlara/ortopedistlere erişimin kısıtlı olduğu acil servislerde klinisyenin bir kırığı doğru ve hızlı bir şekilde teşhis etmesine imkân vermeyi, klinisyene yardımcı olmayı ve performansını artırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca bu çalışma ile son yıllarda geliştirilen state-of-the art (teknoloji harikası) modeller arasında yerini alan EfficientNet' mimarisinin kemik kırıklarını sınıflandırmadaki performansı araştırılmıştır. Bu doğrultuda MURA veri setinden faydalanarak dirsek, parmak, ön kol, el, humerus, omuz, bilek kemiklerindeki kırıkların tespit edilmesi ve klinikte kullanılabilmesi için internet üzerinden erişim sağlanabilen derin öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmada RF(random forest) ve lojistik regresyon(LR) sınıflandırma algoritmaları ile ResNet50 ve EfficientNet-B7 mimarisine sahip modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin MURA görüntüleri ve klinikten alınan görüntülerdeki doğruluk oranları araştırılmıştır. MURA veri setinde dirsekte %82.4, parmakta %79.9, önkolda %86.4, elde %83.5, humerusta %86.5, omuzda %77.4 ve bilek görüntülerinde %83.2 doğruluk oranı; klinik görüntülerde ise parmakta %80.3, önkolda %87.9, humerus görüntülerinde ise %96.2 kayda değer doğruluk oranı elde edilmiştir.

Abstract:
X-ray images (radiographs) are among the most common ways to detect problems in bones and other organs of the human body. In some cases, depending on the experience of the radiologist, suspicious fractures can not be diagnosed correctly, and wrong treatments may be applied to the patient. For this reason, fracture / fissure detection, which is the first step of the treatment, is important. This study aims to enable the clinician to diagnose a fracture accurately and quickly, assist the clinician, and improve his/her performance in forensic cases or emergency rooms where access to experienced radiologists / orthopedists is limited. In addition, with this study, the performance of the EfficientNet architecture, which is among the state-of-the-art models developed in recent years, in classifying bone fractures has been investigated. Acccordingly, using the MURA data set, a deep learning application that can be accessed over the internet has been developed to detect fractures in the elbow, finger, forearm, hand, humerus, shoulder, wrist bones and to be used in the clinic. In the study carried out, models with ResNet50 and EfficientNet-B7 architecture were created with RF (random forest) and logistic regression (LR) classification algorithms. The accuracy rates of the created models in the MURA images and the images taken from the clinic were investigated. In the MURA data set, the accuracy rate was 82.4% in the elbow, 79.9% in the finger, 86.4% in the forearm, 83.5% in the hand, 86.5% in the humerus, 77.4% in the shoulder and 83.2% in the wrist images; a remarkable accuracy rate of 80.3% in the finger, 87.9% in the forearm, and 96.2% in the humerus images were obtained in clinical images.