Yapay zekâ ve görüntü işleme yardımıyla sütur derecelendirme yazılımı
Suture scoring software with the support of artificial intelligence and image processing
Yazar: EDA NUR ÇUMAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU
Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Görüntü işleme = Image processing ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yazılım = Software

Özet:
Cerrahi sütur atabilme bütün tıp ve diş hekimliği öğrencilerinin eğitimleri boyunca kazandığı temel yeteneklerden biridir. Özellikle sütur atarken yapılan hatalar hastalarda kalıcı ize neden olabilmekte ve bu istenmeyen sonuçlara neden olmaktadır. Hariciye- Genel Cerrahi eğitiminde tıp fakültesi öğrencilerinin notlandırılması görecelidir ve her tekniği öğrenme şansları bulunmamaktadır. 
Tez çalışmasında geliştirilecek sistem tıp fakültesi öğrencilerinin cerrahi sütur yeteneklerini geliştirmekle kalmayıp farklı teknikleri sıralı olarak nasıl uygulanabileceğini uygulama yardımıyla gösterecektir. Ayrıca geliştirilen uygulama yardımıyla seçilen yöntemle attıkları süturu derin öğrenme yardımıyla derecelendirilecektir. 
Pandemi şartları özellikle doktorların iş yükünü ağırlaştırmıştır. Normal şartlar altında bu sütur derecelendirmesini tıp fakültesindeki cerrahi bölümler öğretim üyeleri yapmaktadır. Ancak, öğrencilere sütur eğitimi ve derecelendirmesini yapmak için deneyimli cerrahları kullanmak hem maddi hem de manevi zararlara neden olabilecektir.   
Günümüzdeki teknolojik gelişmeler bu tip ölçümleri sınıflandırmayı kolaylaştırmıştır. Yapılan birçok çalışmaya göre makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle bazı tıbbi verilerin teşhisi konusunda makineler doktorlardan daha başarılı sonuçlar elde etmektedir. 
Tezde geliştirilecek olan sistem için çeşitli sütur tekniği eğitimlerinde kullanılmak üzere hem standart kalıpta bir polimer malzeme üretilecek hem de bir uygulama kısmı geliştirilecektir. Tez çalışmasıyla elde edilen çıktı cerrahi eğitime büyük katkı sağlayacaktır. Kısaca tez çalışmasıyla doktorların yapacağı pratikle birlikte deneyimsizlikten kaynaklı hataları minimize etmeyi ve yapılan işlemin dijitalleşmesi ile birlikte doktorların zamanın daha verimli kullanabilmesini amaçlanmaktadır. 

Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Sütur Derecelendirme

Abstract:
Surgical suturing is one of the basic skills that all medical and dental students acquire during their education. In particular, mistakes in suturing can leave permanent scars on the patient and lead to undesirable results. The classification of students of the medical faculty in the training of general surgery is relative, and they do not have the opportunity to learn all techniques.
The system to be developed in this thesis will not only improve the surgical suture skills of students of the medical faculty, but also show how various techniques can be applied sequentially with the help of practice. In addition, with the help of the developed mobile application, the suture that you made using the selected method is evaluated with the help of machine learning.
Pandemics have especially increased the workload of doctors. This suture classification is usually carried out by the faculty members of the surgical departments of the Faculty of Medicine. However, the use of experienced surgeons for suture training and grading students can cause both material and moral loss.
Today's technological developments have made it easier to classify these types of measurements. According to many studies, machines achieve better results than doctors in diagnosing some medical data using machine learning methods.
For the system to be developed in the thesis, both a standard polymer molding material is produced and a mobile application part is developed that can be used in various suture technique training courses. The results obtained from this dissertation study will make a great contribution to surgical education. In short, the thesis is designed to minimize the errors due to inexperience in the practice of doctors and allow doctors to use time more efficiently with the digitization of the process.

Keywords: Deep Learning, Image Processing, Suture Scoring