Temporamandibular eklem bozukluklarının sınıfının derin öğrenme metodları kullanılarak belirleme
Determination of temporomandibular joint disorder classes using deep learning methods
Yazar: BEYZA ŞİŞCİOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR TAŞKIRAN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Sayısal işaret işleme = Digital signal processing ; Temporomandibular eklem = Temporomandibular joint ; Temporomandibular eklem hastalıkları = Temporomandibular joint disorders

Özet:
Temporomandibular Eklem (TME) çene kemiği ile kafatası arasında yer alan ve ağız ve çene
hareketlerini kontrol eden karmaşık bir eklem sistemidir. Bu sistemin herhangi bir kısmında ortaya çıkan
fonksiyon bozukluklarına Temporomandibular Eklem Bozukluğu (TMB) denir ve özellikle çiğneme, yutma
ve benzeri çene ile ilgili ciddi sağlık sorunlarına yol açmaktadır. TMB'nin teşhisinde genellikle klinik
muayene sırasında hekimin çene ile ilgili olarak el ve göz ile muayene, çene açıklığını ölçmesi gibi
yöntemlerin yanı sıra hareket esnasında çene kemiği sesinin stetoskop veya ekstrem durumlarda çıplak
kulak ile dinlenmesi de vardır. Bu tezde daha önceden klinik muayene sırasında kaydedilmiş seslerin
işlenerek derin öğrenme vasıtasıyla eklem rahatsızlığının belirlenmesi için daha önceden geliştirilen
yöntemin genişletilmiş bir uygulaması yapılmıştır. Bu araştırmada daha önceden yapılmamış olan
rahatsızlığın tipinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu rahatsızlıklara ait ses tipleri literatürde klik,
krepitayonlu klik, yumuşak krepitasyon ve sert krepitasyon olarak belirlenmiştir. Bu sınıflandırma
kullanılarak genişletilmiş bir veri seti oluşturulmuş ve derin öğrenme tabanlı bir sınıflandırma yöntemi
kullanılarak hastalık çeşidi ortalamada %95 üstü bir başarı ile sınıflandırılmıştır.

Abstract:
Temporomandibular Joint (TMJ) is a complex joint system located between the jawbone and skull
and controls mouth and jaw movements. Functional disorders that occur in any part of this system are called
Temporomandibular Joint Disorder (TMD) and lead to serious health problems, especially related to
chewing, swallowing and similar jaw problems. In the diagnosis of TMD, the physician usually uses
methods such as inspection of the jaws with hand, eye, measuring the jaw opening during the clinical
examination, as well as listening to the sound of the jawbone during movement with a stethoscope or, in
extreme cases, just by simply listening to the sound made by the joint in movement. In this thesis, an
extended application of the previously developed method was made to determine joint disease through deep
learning by processing the sounds previously recorded during clinical examination. This study aimed to
determine the type of disease, which has not been done before. The sound types of these disorders have
been determined in literature such as clicking, crepitation clicking, soft crepitation and hard crepitation.
Using this classification, an expanded data set was created, and the disease type was classified with an
average success rate of over 95% using a deep learning-based classification method.