Kan hemoglobin değerinin dudak mukozası görüntüleri kullanılarak yapay zeka yardımıyla non-invaziv tespit edilmesi
Non-invasive detection of blood hemoglobin levels by artificial intelligence through the utilising of lip mucosa images
Yazar: TÜRKER BERK DÖNMEZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering
Dizin: Anemi = Anemia ; Görüntü işleme = Image processing ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Sağlıklı kişilerde eritrosit sayısının azalması ya da hemoglobin konsantrasyonunun o yaş grubu için belirlenmiş normal aralıkların altına düşmesi, anemi olarak tanımlanır. Anemi hem gelişmiş ülkelerde, hem de gelişmekte olan ülkelerde, sosyal ve ekonomik gelişmenin yanı sıra insan sağlığını etkileyen, önemli sonuçları olan küresel bir halk sağlığı sorunudur. Kadın, erkek, bebek ya da çocuk tüm popülasyonda görülebilir. 

Anemi, çevresel ve genetik etkenler sonucu oluşmaktadır. Çevresel faktörler arasında en sık görülen etken, oral yoldan demir alımının eksikliği olmakla beraber B12 Vitamini eksikliğinin de etkinliği mevcuttur.  Genetik anlamda ise özellikle Akdeniz bölgesinde görülen talasemi hastalığı anemi için en sık görülen genetik etkenlerden biri olmaktadır.

Aneminin en sık rastlanan belirtisi halsizliktir. Kişi kendini yorgun ve bitkin hisseder. Bununla beraber; nefes darlığı, baş dönmesi, baş ağrısı, el ve ayaklarda soğukluk ve ciltte solukluk gibi durumlar da eşlik edebilmektedir. Anemi tanısı, altın stardart olarak intravenöz olarak alınmış kanın hemogram değerlerinin ölçülmesi ile konmaktadır. 

Ciltteki solukluk değerinin nicel bir ölçümü bulunmamakla birlikte, cilt rengine göre de değişkenlik gösterebilmektedir. Ciltteki solukluğun en iyi gözlendiği bölgeler, üst deri kalınlığının ince olduğu; ağız içi, dudak ya da konjonktiva gibi bölgelerdir.

Bu tezde, aneminin bir sonucu olan cilt solukluğu kullanılarak, hemogram değerleriyle olan ilişkisi istatistiki olarak incelenmiş ve devamında yapay zeka modeli ile aneminin tespit edilmesi amaçlanmıştır. 

100'ü kadın, 38'i erkek olmak üzere, toplam 138 kişi ile çalışılmıştır. Kişilerin yüz hatları belli olmayacak şekilde, sadece ağız bölgesi görünen bir çerçevenin arkasından fotoğrafları alınmış ve bu fotoğraflar görüntü işleme yöntemleri ile işlenmiş ve Makine öğrenmesi yöntemleriyle analiz edilmiştir. Bu analize göre ANN, DT, SVM ve RF yöntemleri arasında veriyi %96 başarılı ile sınıflandıran ANN en iyi sonucu vermiştir.

Abstract:
Anemia is defined as a decrease in the number of erythrocytes or a decrease in hemoglobin concentration below normal values determined for this age group in healthy individuals. Anemia is a global public health problem with serious consequences in both developed and developing countries, affecting human health and social and economic development. It can be observed in the entire population of women, men, infants or children.

Anemia is caused by environmental and genetic factors. The most common factor among environmental factors is the lack of oral iron intake, but there is also the effectiveness of Vitamin B12 deficiency. In genetic terms, thalassemia, especially seen in the Mediterranean region, is one of the most common genetic factors for anemia.

The most common symptom of anemia is fatigue. The person feels tired and exhausted. With this; Shortness of breath, dizziness, headache, cold hands and feet and pale skin can accompany. The diagnosis of anemia is made by measuring the blood count values of the intravenously taken blood as the gold standard.

Although there is no quantitative measurement of the bleaching value of the skin, it can vary depending on the color of the skin. areas where the pallor of the skin is best observed, where the thickness of the cuticle is thin; Areas such as the inside of the mouth, lips or conjunctiva. 

In this treatise, utilizing skin pallors occurs due to anemia, their relationship to blood count values was statistically analyzed, and then anemia was sought to be detected using an artificial intelligence model.

A total of 138 people were employed, of which 100 were women and 38 men. Behind a frame where only the mouth area was visible, photos were taken of the people who were processed using image processing methods and analyzed using machine learning methods. According to this analysis, ANN, which classifies the data with 96% success, provided the best result among the DT, SVM and RF methods.