Termal görüntü işleme ile diz osteoartritinin tespit edilmesi

Osteoartrit (OA) hastalığı olan kişilerde Osteoartritin bulunduğu diz bölgesindeki sıcaklık normal kişilere göre daha yüksektir. Çalışmamızda, OA hastalığının sıcaklık özelliğinden faydalanarak termografi ile elde edilen görüntülerle hastalığın erken teşhisi üzerine bir inceleme gerçekleştirilecektir. Bu çalışmada yöntem olarak CNN, Destek Vektör Makineleri ve VGG-16 mimarisi kullanılacaktır. Çalışmamız, esnek sistem ve etkili araçlar sağladığı için teşhis sürecinde doktora yardımcı olabilecek termal görüntüleme kullanılarak bir hastalık teşhis sistemi tasarlamayı amaçlamaktadır. Önerilen sistemin tasarımında ve programlanmasında programlama dili olarak "Phyton" kullanılacaktır. Görüntüyü tasarlanan arayüz programına yüklediğimizde, teşhis düğmesine tıklayarak, program hastalığı teşhis etmek için tahminde bulunur. Termografi ile elde edilen görüntülere, söz konusu yöntemler uygulanarak hastalığı en yüksek doğrulukta tahmin edebilen yöntemi bulmak amaçlanmaktadır. Söz konusu çalışmada FLIR E45 tipi termal kamera kullanılarak farklı kişilerden toplam 998 görüntü elde edilmiştir. Bu termal görüntülerin 284'ü hasta, 714'ü ise sağlıklı görüntülerdir. Yapılan çalışmada derin öğrenme, makine öğrenme algoritmaları kütüphanelerinden faydalanılmıştır. Termografi ile alınan görüntülerdeki renk farklılığı, Osteoartrit hastalığının olup olmadığını tek başına ortaya koyamazken yukarıda zikredilen yöntemler yardımıyla bu hastalığı tespit etme imkânı sağlanmaktadır. Derin öğrenme metotlarının eğitilebilmesi için binlerce görüntü gerekmektedir. Fakat medikal ortamda böyle bir veri kümesi oluşturmak çok uzun zaman alacağından görüntü artırma metotları kullanılmıştır. Uygulanan yöntemler arasında en iyi sınıflandırma sonucuna evrişimsel sinir ağları yönteminde ve görüntü artırımı kullanılarak %90 doğruluk oranı ile ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar derin öğrenme metotlarının termografik görüntülerin sınıflandırılmasında çok başarılı olduğunu ortaya koymaktadır.