Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorEroğul, Osman
dc.contributor.authorSipahi, Mehmet Emre
dc.date.accessioned2015-03-06T12:08:01Z
dc.date.available2015-03-06T12:08:01Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11727/2066
dc.description.abstractDismorfiğin kelime anlamı insanın doğuştan şekil bozukluğu olarak tanımlanmaktadır. Dismorfik otozomal kromozom hastalıkların günümüzde en sık rastlanan sendromu trizomi 21 yani down sendromudur. Bu nedenle down sendromunun klinik ön tanı tespiti önem arz etmektedir. Klinik ön tanı, referans kitaplardaki örnek resimlerden karşılaştırma yolu ile veya hekimden hekime değişiklik gösteren tecrübe faktörü sayesinde konulabilmektedir. Bu çalışmada, down sendromu şüphesine sahip kişilere farklı klinik ön tanıların konulmasını engelleyebilmek ve bu işlemi hekimlerin tecrübelerinden bağımsız bir hale getirebilmek için karşılaştırma yönteminin niteliksel olarak incelenip görüntü analizi ile klinik ön tanının konulabilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada 5-6 yaş grubundaki 18 adet down sendromlu çocuğun yüz fotoğrafları ile 18 adet normal morfolojiye sahip çocuğun yüz fotoğraflarından bir veri tabanı oluşturulmuştur. Fotoğrafların tamamında elastik yüz demet grafik yöntemi ile yüzdeki kritik noktalar tespit edilmiştir. Daha sonra bu kritik noktalardan klinik ön tanı için 10’ar adet öz nitelik vektörü elde edilmiştir. Öz nitelik vektörleri, oluşturulan MATLAB tabanlı bilgisayar programının eğitilmesinde kullanılmıştır. Bu eğitim işlemi yapay sinir ağları ile gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, kullanılan iki farklı yapay sinir ağı metodu ile %68,7 doğrulukta down sendromlu kişinin klinik ön tanısı konulabilmektedir. Ġlerleyen çalışmalarda daha geniş veri tabanları oluşturularak başarı oranının arttırılması mümkün olacaktır. Bu sayede dismorfik hastalıkların klinik ön tanısının konulmasında standardizasyona ulaşılması hedefi sağlanabilecektir. The lexial meaning of the dysmorphic is defined as the congenital malformation of human. At the present time, the most common syndrome of the dysmorphic autosomal chromosome diseases is Trisomy 21, in other words down syndrome. Therefore, clinic pre-diagnosis of down syndrome carries severity. Clinic prediagnosis can be estimated by either comparison of the images on reference books or experience which can show difference from one clinician to other. On this study, in order to obstruct the dissimilarity of prediagnosis for the patients who are doupted likely down syndrome and to render this process clinican independent, it is aimed to determine the clinic prediagnosis by the image analysis subsequently qualitatively observation of the comparison method. Regarding our study, a database has been constituted with the face photos of 18 children who has already been diagnosed down syndrome and 18 children who has normal morphology. At the MATLAB based program which is written for our thesis, the fiducial points on faces are determined by using the elastic face bunch graph method for all photos. Afterwards, 10 feature vectors for all faces are obtained from these fiducial points for cilinic prediagnosis. Feature vectors are used for training the program by artificial neural networks. In conclusion, by using two different artificial neural network method, the determination of clinic prediagnosis for a patient who has down syndrome can be done with an accuracy of 68%. For further studies, it will be possible to increase the success ratio by creating larger databases. As a result of these studies, we will be able to reach a standardiazation for pre-diagnosis of dysmorphic diseases.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherBaşkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectDismorfik Hastalıklaren_US
dc.subjectDown Sendromuen_US
dc.subjectYüz Tanımaen_US
dc.subjectYapay Sinir Ağlarıen_US
dc.titleDismorfik hastalıkların görüntü analizi ile ayırt edilmesien_US
dc.typemasterThesisen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster