Yüz görüntülerinden gerçek zamanlı akromegali tespiti
Real-time detection of acromegaly from face images
Yazar: MEHMET ÖZEL
Danışman: PROF. DR. NURETTİN DOĞAN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Akromegali, gizli başlangıçlı, yavaş ilerleyen, farklı bir tıbbi durumun ortaya çıkmasına ve yaşam süresinin kısalmasına yol açan bir hastalıktır. Dünya genelinde akromegali görülme sıklığı milyonda 28-137 iken, hastalığa yakalanma oranı yılda milyon kişi başına 2 ila 11 vaka arasında değişmektedir. Gerçek tanılama yapıldığında yaklaşık %70'i tümör tarafından istila edilmiştir, bu da tedavi olasılığını azaltmaktadır. Bu nedenle akromegali hastalığının erken teşhisi çok önemlidir. Bu amaçla akromegali hastalığının erken teşhisinde derin öğrenme algoritmalarını kullanarak gerçek zamanlı yüz görüntülerinden akromegali hastalığını otomatik olarak tanıyan ve hastalığın teşhisini kolaylaştıran bir masaüstü uygulaması ve mobil uygulama hayata geçirilmiştir. Hazırlanan masaüstü programı ve mobil uygulama da Kızılgül ve arkadaşları tarafından yapılan çalışmada belirtilen veriler ve yöntemler kullanılmıştır. Uygulama ile gerçek zamanlı yüz görüntüleri, daha önce çekilmiş görüntüler ve video görüntüleri ile kişiler test edilebilmektedir. Test edilen görüntü ile ilgili olarak hasta olunup olunmadığı yüzde(%) olarak hesaplanarak sonuçlandırılmaktadır. Yapılan uygulama 122 kişide test edilmiş, 114 kişinin sağlıklı olma yüzdesi fazla, 8 kişinin akromegali hastası olma olasılığı fazla çıkmıştır. Yapılan mobil uygulama ile akromegali hastalığının erken teşhisine katkı sağlanması amaçlanmaktadır. Masaüstü programı sayesinde hastane ve alışveriş merkezi gibi yerlerdeki Kiosk cihazları üzerinde geliştirilen masaüstü uygulaması kullanıma sunularak akromegali hastalığının erken tanısına katkı sağlanması amaçlanmaktadır.

Abstract:
Acromegaly is a disease that has a latent onset, progresses slowly, and leads to the emergence of a different medical condition and a shortening of life expectancy. While the incidence of acromegaly worldwide is 28-137 per million, the rate of contracting the disease varies between 2 and 11 cases per million people per year. When actual diagnosis is made, approximately 70% are invaded by the tumor, reducing the likelihood of cure. Therefore, early diagnosis of acromegaly is very important. For this purpose, a desktop application and a mobile application have been implemented that automatically recognize acromegaly from real-time facial images by using deep learning algorithms in the early diagnosis of acromegaly and facilitate the diagnosis of the disease. The data and methods specified in the study by Kızılgül et al. were used in the prepared desktop program and mobile application. With the application, people can be tested with real-time facial images, previously taken images and video images. It is concluded by calculating the percentage (%) of whether there is a patient or not regarding the tested image. The application was tested on 122 people, 114 people were more likely to be healthy, and 8 people were more likely to have acromegaly. The mobile application aims to contribute to the early diagnosis of acromegaly disease. Thanks to the desktop program, it is aimed to contribute to the early diagnosis of acromegaly disease by making available the desktop application developed on Kiosk devices in places such as hospitals and shopping malls.