Derin öğrenme ile radyolojik görüntü üzerinden kemik yaşı tespiti
Bone age assessment with deep learning, from radiologic images
Yazar: MAHDI NEZHAD ASAD
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ÖZYILMAZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Çocuk gelişimini takip etmek, hormonel problemleri anlamak ve gidermek ayrıca terapik tedaviler için yaş tespiti yapmak çok önemlidir. Kemik yaşı ve kronolojik yaş arasında fark olması bir problemin olduğunu göstermektedir. Bu tez çalışmasında yaş tespiti gerçekleştirmek için evrişimsel sinir ağları ve görüntü işleme teknikleri kullanıldı. 7.9 ay hata payı ile yaşları sınıflandırılarak elde edilen sonuçlarla %88 doğruluğa ulaşıldı. Ayrıca ön işlemede Canny filtresi, Diferansiyel Gauss ve À Trous dalgacık kenar belirleme yöntemleri kullanılarak elde edilen doğruluk değerlerinde ortalama %10-15 artış sağlandı. 
Kenar bulma filtresi uygulandığında doğruluk oranında artışlar görüldü. Maksimum artışlardan bir tanesi %18,82 değeri ile Resnet50 ağında DoG filtresi uygulaması ve ham görüntü arasındaki fark olarak ortaya çıktı. Doğruluk değerlerindeki değişiklik verinin ve kenar bulma yöntemlerinin farklı olmasından bununla beraber evrişim ağının yapısından kaynaklanmaktadır. Bazı durumlarda doğruluk oranı ile gürültü oranının ilişkisi olduğunu düşünülebilir. Burada kenar bulma yöntemlerinden biri olan A^`Trous alt geçiren filtre en yüksek gürültüye sahiptir dolayısıyla daha yüksek gürültü sonucu daha düşük doğruluk ile sonuç vermektedir. Diferansiyel Gauss ve Canny filtresi A^` Trous'a göre daha az gürültü göstermektedir bu nedenle bazı durumlarda doğruluk oranı yüksek çıkmaktadır. Aynı veri seti için üç farklı evrişim ağı (Mobilnet-Inceptionv3-Resnet50) kullanıldı. Bu ağların mimarileri ve evrişim (konvolüsyon) işlemi farklı olduğu için farklı sonuçlar ortaya çıktı. Çalışmada yapılan diğer bir analiz ise elin karpal ve metakarpal bölgelerini ayrı  ayrı değerlendirerek evrişim ağında elin hangi bölgesi yüksek bir doğruluk verdiği incelendi. Böylece hangi bölge yaş tespiti üzerine daha etkili olduğu ortaya konuldu. Elde edilen maksimum doğruluk değerlerinden bir tanesi kadın veri setinde Mobilnet ağı kullanılarak %92 olarak bulundu. Karpal ve metakarpal bölgeler arasındaki en büyük fark aynı kadın veri setinde Mobilnet üzerinde %24 değerinde ortaya çıktı.
Sonuç olarak bu çalışmada ön filtreleme işlemleri  ve ikili segmentasyon yönteminin  evrişim sinir ağlarının sonuçlarına büyük bir katkı sağladığı görünmektedir.

Abstract:
Radiographic image assessment is one of the most common methods to monitor physical conditions and diagnose disorders in the growth process. There are various methods for bone age assessment, such as Tanner-Whitehouse [TW], Greulich and Pyle (G&P) methods, In this theses, it is applied different convolutional neural networks (Resnet50, Mobilnet v1, Inceptionv3) for bone age assessment, additionally  we compared different convolutional neural networks with different preprocessing based on edge detection (Canny edge detection, Differential Gaussian filters (DoG), À Trous wavelet low pass filter) , the result of CNN in filtered images exhibits a noticeable improvement compared to the result of non-filtered images. The ages between 0 and 7 are analyzed within 7.9 months with different categorical assessment of female, male, and female-male. It is observed that there is 18,86% improvement between filtered images and non-filtered images. The proposed method reached 88% for female dataset.
In this thesis we analyzed effect of different part of hand for bone age assessment, first we cropped carpal and metacarpal parts of hand then by classification with different three convolutional neural networks (Mobilnet, Inceptionv3, and Resnet50). It is obvious, which carpal section has a huge effect on bone age assessment, the output difference between carpal and metacarpal in the same dataset has %24 percentage and it shows that through bone age assessment carpal parts of hand has more effect than metacarpal section.