Köpeklerin uzun kemiklerinin ve uzun kemiklerindeki kırıkların sınıflandırılması

Son yılların en popüler konularından olan derin öğrenme algoritmaları, biyomedikal alanındaki problemlerin çözümünde önemli bir role sahiptir. Çeşitli görüntüleme yöntemleri ile elde edilen görüntüler kullanılarak hastalık ve kırık tespiti, biyolojik veri kestirimi, doku ve organ bölütlemesi, eksik veri tamamlanması gibi birçok uygulama bu algoritmalar sayesinde başarılı bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir. Özellikle kemiklerdeki kırık tespiti, bu alanda en çok çalışılan konuların başında gelmektedir. Ancak bahsi geçen uygulamaların büyük bir çoğunluğu beşeri hekimlikte yer edinirken, veteriner tıpa hizmet eden uygulamalar daha geri planda bırakılmıştır. Özellikle literatürde bu alandaki eksikliğin fark edilmesi, tez konusunun en büyük motivasyon kaynağı olmuştur. Bu tez çalışması kapsamında, Ankara Büyükşehir Belediyesi Sokak Hayvanları Geçici Bakım Evi'nden alınan, köpeklere ait X-ray görüntülerini içeren geniş kapsamlı bir veri seti meydana getirilmiştir. X-ray görüntülerinden uzun kemiğin çeşidinin belirlenmesi, kırığın varlığının saptanması ve var olması durumunda da kırığın cinsine göre sınıflandırılması hedeflenmiştir. Sadece X-ray görüntülerine bakılarak kırık zamanının ve köpeğin yetişkinlik düzeyinin saptanabilmesi ise tez kapsamında yapılan diğer çalışmalar arasında yer almaktadır. Biyomedikal görüntü işleme alanındaki pek çok çalışma gibi, bu çalışmada da farklı derin öğrenme mimari karşılaştırılarak sonuçlar en iyileştirilmeye çalışılmıştır.