Yazarlar
Yayınlar
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2025Otomatik avuç içi bölütlenmesinin gerçekleştirilmesinde farklı derin öğrenme modellerinin performanslarının incelenmesi
Kadir Yalçın
Tıbbi görüntüleme teknolojilerindeki ilerlemeler, özellikle derin öğrenme tabanlı yöntemlerin kullanımıyla, el bölütleme gibi spesifik görevlerde dikkat çekici başarılar elde etmiştir. El bölütleme, biyometrik doğrulama sistemlerinde kimlik tespiti için kritik bir öneme sahiptir. Avuç içi damar yapıları, parmak uzunlukları ve deri dokusu gibi benzersiz biyometrik özelliklerin doğru bir şekilde çıkarılması, el bölütleme algoritmalarının doğruluğuna bağlıdır. Bu tez çalışmasında, el bölütleme probleminin çözümü için oto kodlayıcı tabanlı U-Net, MA-Net, FPN ve PSP-Net modelleri, Vision Transformer, EfficientNet-B5 ve ResNet-34 omurgaları ile değerlendirilmiştir. Modeller, Doğruluk (ACC), Intersection over Union (IoU), Dice katsayısı ve F1 skor gibi metriklerle analiz edilmiştir. Sonuçlar, Vision Transformer ile entegre edilen U-Net modelinin bölütleme de en yüksek başarı sağladığını göstermiştir (IoU: 0.8917, Dice: 0.9892). MA-Net, ResNet-34 omurgasıyla kullanıldığında en yüksek doğruluk değerine (0.9921) ulaşmıştır. Ayrıca bu kombinasyon, en yüksek F1 skorunu (0.9584) da elde etmiştir. EfficientNet-B5, MA-Net ve FPN ile etkili sonuçlar sunmuştur. Çalışmanın sonuçları, derin öğrenme modelleriyle elde edilen bölütleme başarısının biyometrik doğrulama sistemlerinin güvenilirliğini artırabileceğini ortaya koymaktadır. Özellikle U-Net - Vision Transformer ve MA-Net – ResNet-34 kombinasyonları, elin bölütlenmesinde yüksek performans göstermiştir. Bu bulgular, el bölütleme uygulamalarında model ve omurga seçimlerinin kritik olduğunu vurgulamaktadır.
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2024Sinir ağlarında özelleştirilmiş değerler ile ağırlıkların başlatılması ve sınıflandırma sonuçlarına etkilerinin incelenmesi
Hüseyin Kamer Kara
Evrişimli sinir ağı modellerinin evrişim katmanlarının başlangıç değerlerinin belirlenmesi, ağın öğrenme sürecini ve nihai performansını doğrudan etkileyen kritik bir konudur. Yanlış belirlenmiş başlangıç değerleri, gradyan patlaması veya yok olması gibi sorunlara yol açabilir. Bu nedenle, doğru ağırlık başlatma stratejilerinin geliştirilmesi, derin öğrenme modellerinin etkinliğini ve verimliliğini artırmak için önemlidir. Bu tezde, ESA'lardaki evrişim katmanlarının başlangıç değerlerinin belirlenmesinde kullanılan yöntemlerin avantaj ve dezavantajları karşılaştırılmıştır. Xavier, He, sabit değer ve sıfır değer başlatma gibi yaygın yöntemlerin yanı sıra, Gabor filtreleri gibi yenilikçi yaklaşımlar da ele alınmıştır. Gabor filtrelerinin biyolojik görme sistemini taklit eden özellikleri sayesinde, ağırlık başlatma olarak kullanıldığında ağın öğrenme sürecini hızlandırma ve genelleme performansını artırma potansiyeli bulunmaktadır. Bu yöntemlerin performans üzerindeki etkileri, literatürde yaygın olarak kullanılan FashionMNIST veri seti ve IITD Temassız Avuçizi veritabanı ile test edilmiştir. Deneysel çalışmalarda, ağırlık başlatma yöntemlerinin doğrudan performans üzerindeki etkilerini gözlemlemek için basit ağ modelleri kullanılmıştır. Bu yaklaşım, farklı başlatma stratejilerinin teorik avantajlarını pratikte gözlemlemeyi ve karşılaştırmayı mümkün kılmaktadır. Ortak parametrelerin kullanılması, ağırlık başlatma yöntemlerinin karşılaştırılabilirliğini artırmakta ve hangi yöntemin hangi koşullar altında daha üstün performans sergilediğini anlamayı kolaylaştırmaktadır. Bu metodoloji, çalışmanın sonuçlarının güvenilirliğini ve geçerliliğini artırarak literatüre sağlam ve tekrarlanabilir bulgular sunmayı amaçlamaktadır.
- BildiriYalnız künye2013Three-dimensional modeling of women's talus bone
Catal, Hatice; Corumluoglu, Ozsen; Bayram, Bulent
In this study, semi-automatic region-based digital image processing techniques were used to create 3-dimensional (3D) virtual model of talus bone. 5 ballerinas and 5 sedentary women have voluntarily been involved in to the study. Total 20 right and left feet have been used which have been taken from the multidetector computed tomography (MDCT). We used 3D Doctor Software in this research. Image preprocessing, segmentation and 3D modeling steps were done respectively. Volume, area and length based various statistical ratios were computed according to the measurements. The comparisons have been accomplished by using these ratios for sedentary and ballerinas. As an outcome, some differences were found in talus of ballerina and sedentary women. We hope that the results from the biometric and reconstructive techniques carried out in this study will contribute to the present knowledge in orthopedics and digital image processing in this area.
- BildiriYalnız künye2012Using 3D models from multidetector computed tomography images for diagnostic of Hallux-valgus
Catal, Hatice; Corumluoglu, Ozsen
Medical image processing techniques is often used in medicine or some engineering fields. In this study, we used basic techniques of metric digital image processing. Axial MDCT (Multidetector Computed Tomography) Ballerina's feet images were used to form 3D models by 3D-Doctor software. The virtual 3D models are in high accuracy. Hallux-valgus angles were calculated and recorded by using these 3D virtual models. We hope that the results from the biometric and reconstructive techniques carried out in this work will contribute to the present knowledge in medicine especially on ballerina's foot health and digital image processing in this area.
AtıfScopus1İncele
