Yüz ifadelerinin analizinde kullanılan derinlik sensörlerinin altın standart Opto Elektronik Hareket Analiz Sistemi kullanılarak güvenilirliğinin test edilmesi
Testing the reliability of depth sensors used in analysis of facial expressions using a gold standard Optoelectronic Motion Analysis System
Yazar: BESTE YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. UMUT ÖZSOY
Akdeniz Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Anatomi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Anatomi = Anatomy

Özet:
Amaç: Fasiyal felç gibi yüz hareketlerinin kısmen veya tamamen kaybına neden olan hastalıkların şiddetini belirlemede ve uygulanan tedavilerin etkinliğini değerlendirmede nicel ve güvenilir veriler sunan uluslararası kabul görmüş bir yöntem bulunmamaktadır. Bu çalışmanın amacı, yüz hareketlerinin şiddetini belirleyebilen derinlik sensör tabanlı bir sistemin, altın standart kabul edilen markır tabanlı optoelektronik hareket analiz sistemine göre uyumunu ve güvenilirliğini test etmektir.
Yöntem: Çalışmaya 100 sağlıklı gönüllü (50 kadın, 50 erkek) dahil edilmiştir. Gülme, ağız açma, kaş kaldırma, kaş çatma, göz kapama ve ıslık çalma hareketleri sırasında Kinect V2 derinlik sensörü kullanılarak hareketler kaydedilmiştir. Sensörle altın standart kabul edilen markır tabanlı optoelektronik hareket analiz sistemi arası uyum Bland-Altman yöntemiyle, güvenilirlik ise intraklas korelasyon katsayısı (ICC) kullanılarak eş zamanlı alınan kayıtlar karşılaştırılarak istatistiksel olarak test edilmiştir.
Bulgular: Bland-Altman testi ile elde edilen sistemler arası ölçüm farkı (bias), gülme için 2.7, ağız açma için -0.9 ve kaş kaldırma için -1.8, ve göz kapama için -1.7, kaş çatma için 20.8 ve ıslık çalma için 11.6 olarak tespit edildi. Ayrıca bütün hareketlerde ölçümlerin tamamına yakını %95 güven aralığı içinde olduğu belirlendi. ICC verileri ise gülme (0.70), ağız açma (0.66) ve kaş kaldırma (0.63) hareketlerinin orta derecede güvenilirlik gösterirken, kaş çatma (0.46), göz kapama (-0.43) ve ıslık çalma (0.004) hareketlerinin zayıf güvenilirlik gösterdiğini belirlemiştir.
Sonuç: Bulgularımız, derinlik sensörünün gülme, ağız açma ve kaş kaldırma yüz ifadelerinin analizinde doğruluk ve uyum yönünden daha başarılı analizler yapabildiğini göstermektedir. Ancak, sistemin klinik kullanımının, hastalar üzerinde yapılacak uzun dönem takiplerle test edilmesi gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler: Derinlik sensörleri, yüz ifadeleri, hareket analizi, güvenilirlik, uyum

Abstract:
Objective: There is currently no internationally accepted method for quantitatively and reliably determining the severity of diseases that cause partial or complete loss of facial movements, such as facial paralysis, or for evaluating the effectiveness of treatments. This study aims to evaluate the agreement and reliability of a depth sensor-based system in determining the intensity of facial movements compared to the gold standard marker-based optoelectronic motion analysis system.
Method: The study involved 100 healthy volunteers (50 females and 50 males). The movements during smiling, mouth opening, eyebrow-raising, frowning, eye closing, and whistling were recorded using the Kinect V2 depth sensor. The agreement between the sensor and the gold standard marker-based optoelectronic motion analysis system was statistically tested using the Bland-Altman method. Reliability was also tested by comparing simultaneous recordings using the intraclass correlation coefficient (ICC).
Results: The Bland-Altman test revealed an inter-system measurement bias of 2.7 for smiling, -0.9 for mouth opening, -1.8 for eyebrow-raising, -1.7 for eye closing, 20.8 for frowning, and 11.6 for whistling. Furthermore, all measurements were within the 95% confidence interval for all movements. The ICC data revealed that smiling (0.70), mouth opening (0.66), and eyebrow-raising (0.63) demonstrated moderate reliability. Conversely, frowning (0.46), eye closing (-0.43), and whistling (0.004) exhibited poor reliability.
Conclusion: Our findings indicate that the depth sensor can accurately analyze facial expressions of smiling, mouth opening, and eyebrow-raising with better reliability and agreement. However, the clinical application of the system requires long-term follow-up on patients.

Keywords: Depth sensors, facial expressions, motion analysis, reliability, agreement