Köpeklerin uzun kemiklerinin ve uzun kemiklerindeki kırıkların sınıflandırılması
Classification of the long bones and fractures of dogs
Yazar: GÜLNUR BEGÜM CANGÖZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELDA GÜNEY
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Görüntü işleme = Image processing ; Kırıklar-kemik = Fractures-bone

Özet:
Son yılların en popüler konularından olan derin öğrenme algoritmaları, biyomedikal 
alanındaki problemlerin çözümünde önemli bir role sahiptir. Çeşitli görüntüleme yöntemleri 
ile elde edilen görüntüler kullanılarak hastalık ve kırık tespiti, biyolojik veri kestirimi, doku 
ve organ bölütlemesi, eksik veri tamamlanması gibi birçok uygulama bu algoritmalar sayesinde başarılı bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir. Özellikle kemiklerdeki kırık tespiti,
bu alanda en çok çalışılan konuların başında gelmektedir. Ancak bahsi geçen uygulamaların 
büyük bir çoğunluğu beşeri hekimlikte yer edinirken, veteriner tıpa hizmet eden uygulamalar 
daha geri planda bırakılmıştır. Özellikle literatürde bu alandaki eksikliğin fark edilmesi, tez 
konusunun en büyük motivasyon kaynağı olmuştur. 

Bu tez çalışması kapsamında, Ankara Büyükşehir Belediyesi Sokak Hayvanları Geçici 
Bakım Evi'nden alınan, köpeklere ait X-ray görüntülerini içeren geniş kapsamlı bir veri seti 
meydana getirilmiştir. X-ray görüntülerinden uzun kemiğin çeşidinin belirlenmesi, kırığın 
varlığının saptanması ve var olması durumunda da kırığın cinsine göre sınıflandırılması 
hedeflenmiştir. 

Sadece X-ray görüntülerine bakılarak kırık zamanının ve köpeğin yetişkinlik düzeyinin 
saptanabilmesi ise tez kapsamında yapılan diğer çalışmalar arasında yer almaktadır. 
Biyomedikal görüntü işleme alanındaki pek çok çalışma gibi, bu çalışmada da farklı derin 
öğrenme mimari karşılaştırılarak sonuçlar en iyileştirilmeye çalışılmıştır.

Abstract:
One of the most popular topics of recent years, deep learning algorithms find wide 
application in the biomedical field. Disease and fracture detection, biological data 
estimation, tissue and organ segmentation, missing data completion, and many more 
applications can be successfully performed using images obtained by various imaging 
methods, thanks to deep learning algorithms. In particular, fracture detection is one of the 
most popular subjects in this field. Nevertheless, most of these applications are made for 
human medicine. Therefore, veterinary medicine have been ignored drastically. The 
realization of the deficiency in this area has been the biggest motivation for the thesis.

In the thesis, a comprehensive data set containing X-ray images of dogs gathered from 
Ankara Metropolitan Municipality Stray Animals Temporary Care Home is created. It is 
aimed to determine the type of long bone from the images, then detect the presence of the 
fracture and, if present, classify the fracture type. 

According to X-ray images, the determination of the fracture time and the maturity of 
the dog are other studies carried out within the scope of the thesis. Like many studies in the 
field of the biomedical image processing, different deep learning architectures are compared, 
and the results are tried to be optimized.