Derin öğrenme teknikleriyle dinlenme halinde yüz cephe fotoğraflarında nokta tespiti algoritmasının geliştirilmesi
Development of a landmark detection algorithm in resting state frontal face images using deep learning techniques
Yazar: AHMET AVCIOĞLU
Danışman: PROF. DR. ZEKERİYA ARVASİ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı / Cebir ve Sayılar Teorisi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Ortodontik tedaviler, yüz görünümünde belirgin değişikliklere yol
açabilmektedir. Bu nedenle, hem teşhis aşamasında hem de tedavi planlamasında yüzün
detaylı bir şekilde değerlendirilmesi önem kazanmaktadır. Geleneksel olarak antropometrik
yöntemlerle yapılan bu değerlendirmeler, günümüzde daha pratik bir yaklaşımla fotoğraflar
üzerinden gerçekleştirilmektedir. Sayısal bir değerlendirme yapabilmek için, yüz üzerindeki
anatomik referans noktalarının yazılım desteğiyle otomatik olarak tespit edilmesi
gerekmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme yöntemlerinin kullanılarak yüz fotoğraflarında
bu referans noktalarını doğru bir şekilde belirleyebilme yeteneği araştırılmıştır.
Materyal ve Metot: Derin öğrenme modeli oluşturulurken 1000 yüz fotoğrafı
etiketlenmiştir. Çalışmamızda FarNet (Feature Aggregation and Refinement Network)
mimarisi ve ResNet101 omurga ağı kullanılmıştır. Model, 900 fotoğraf içeren eğitim veri
seti ile eğitilmiş ve 100 fotoğraftan oluşan test veri seti ile değerlendirilmiştir. Geliştirilen
derin öğrenme modelinin performansı, ortalama radyal hata, standart sapma ve başarı tespit
oranları hesaplanarak değerlendirilmiştir.
Bulgular: Geliştirilen derin öğrenme modelinin ortalama radyal hata değeri 2.02 ±
2.47 mm olarak bulunmuştur. Model, 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm ve 4.0 mm aralıklarında
sırasıyla %70.41, %77.33, %81.94 ve %88.89 başarı tespit oranlarına ulaşmıştır. 39 işaret
noktası arasında, pupil right noktası 0.58 ± 0.72 mm ortalama radyal hata ile en düşük hata
değerine sahip olmuştur. Pupil right noktası, 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm ve 4.0 mm
aralıklarında en yüksek başarı tespit oranına ulaşmıştır.
Sonuç: Derin öğrenme yöntemlerinin, anatomik işaret noktalarının tespitinde yeterli
bir performans sergilediği görülmüştür.

Abstract:
Objective: Orthodontic treatments can lead to significant changes in facial
appearance. Therefore, a detailed evaluation of the face is important both at the diagnostic
stage and in treatment planning. Traditionally conducted through anthropometric methods,
these evaluations are now performed more practically using photographs. To enable a
quantitative assessment, it is necessary to automatically identify anatomical reference points
on the face with software support. This study investigates the capability of deep learning
methods to accurately identify these reference points on facial photographs.
Materials and Methods: While developing the deep learning model, 1000 facial
photographs were annotated. The study employed the FarNet (Feature Aggregation and
Refinement Network) architecture and the ResNet101 backbone network. The model was
trained with a training dataset of 900 photographs and evaluated with a test dataset of 100
photographs. The performance of the developed deep learning model was assessed by
calculating the mean radial error, standard deviation, and success detection rates.
Results: The mean radial error of the developed deep learning model was found to
be 2.02 ± 2.47 mm. The model achieved success detection rates of 70.41%, 77.33%, 81.94%,
and 88.89% at intervals of 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm, and 4.0 mm, respectively. Among the
39 landmarks, the pupil right point had the lowest error value with a mean radial error of
0.58 ± 0.72 mm. The pupil right point achieved the highest success detection rates at intervals
of 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm, and 4.0 mm.
Conclusion: It has been observed that deep learning methods exhibit sufficient
performance in identifying anatomical reference points.