Görüntü işleme temelli şizofreni ön tanısı
Schizophrenia pre-diagnosis based on image processing
Yazar: GÜLCAN ÖZER
Danışman: YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN KAYHAN
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar destekli teşhis = Computer assisted diagnosis ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Öznitelik = Feature extraction

Özet:
Günümüzde çoğu hastalık için erken teşhis önem arz etmektedir. Şizofreni hastalığı
için de bu durum geçerlidir. Günümüzde şizofreni hastalığı teşhisi için nesnel testler
bulunmamaktadır. Bu çalışmada şizofren hastalığı için nesnel veriler elde edilerek ön
tanı yapılması amaçlanmaktadır. Bunun için yüz görüntüleri kullanılmıştır.
Kameradan elde edilen renklerin gerçek değerleri yansıtabilmesi için renk onarımı
gerçekleştirilmiştir. Onarım için kullanılan yöntemler, polinom yöntemi, doğrusal
olmayan eğri uydurma yöntemi ve yapay sinir ağı yöntemidir. Onarım için en iyi
doğruluk, yapay sinir ağı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Onarım sonrası elde edilen
görüntüler üzerinden renk tabanlı öznitelikler çıkarılmıştır. Bu öznitelikler, ten rengi,
göz rengi, sklera rengi ve saç rengidir. Ayrıca öznitelik olarak cinsiyet bilgisi de
kullanılmıştır. Bu öznitelikler, sınıflandırıcılara verilerek şizofren ön tanısı yapılması
amaçlanmıştır. Bu sınıflandırıcılar, Naif Bayes Sınıflandırıcı (NBC, Naive Bayes
Classifier), Sınıflama ve Regresyon Ağaçları (CART, Classification and Regression
Trees), K-en Yakın Komşu Sınıflandırması (KNN, K Nearest Neighbors) ve
Olasılıksal Sinir Ağı (PNN, Probabilistic Neural Network)'dır. Farklı öznitelikler
için farklı sınıflandırıcılar daha iyi sonuç vermektedir. Yapay sinir ağı ile onarım
yapılan resimlerde, ten rengi özniteliği için CART ile %80.48 doğruluk, sklera rengi
özniteliği için CART ile %76.67 doğruluk elde edilmiştir. Göz renk özniteliği için
NBC, %70.71 ile daha iyi sonuç vermektedir. Cinsiyet özniteliği, her öznitelik ile
birlikte kullanılmıştır. Ayrıca yüz bölgesi, 4x4 bölgeye ayrılarak her bölge için
şizofren ön tanı doğruluğu araştırılmıştır. En iyi doğruluk oranı CART ile
%83.67'dir.

Abstract:
Nowadays, early diagnosis is important for most diseases. This also applies to
schizophrenia. At present, there are no objective tests for the diagnosis of
schizophrenia. In this study, it is aimed to make pre-diagnosis by obtaining objective
data for schizophrenic disease. Face images are used for this. Color repairs were
carried out so that the colors obtained from the camera can reflect the actual values.
The methods used for the repair are polynomial, nonlinear curve fitting and artificial
neural network. The best accuracy for repair was achieved using an artificial neural
network. Color-based features were extracted from the images obtained after the
repair. These features are skin color, eye color, sclera color and hair color. Gender
information is also used as an feature. These features were aimed to give
schizophrenic pre-diagnosis by giving to classifiers. These classifiers are Naive
Bayes Classifier (NBC), Classification and Regression Trees (CART), K-Nearest
Neighbor (KNN) and Probabilistic Neural Network (PNN). Different classifiers for
different features give better results. In the artificial neural network images, 80.48%
correctness with CART for skin color feature and 76.67% accuracy with CART for
sclera color feature were obtained. For the eye color feature, NBC is better with
70.71%. Gender feature was used together with each feature. In addition, the
accuracy of pre-diagnosis of schizophrenia was investigated for each region by
dividing into 4x4 regions. The best accuracy rate is 83.67% with CART.