Integrating detection of vascular degeneration into augmented reality environment: An e-health application based on near-infrared spectroscopy and deep learning

Gelişen teknoloji akla gelebilecek her alanda hayatımızı kolaylaştırmaktadır. Bugün, medikal görüntüleme teknikleriyle elde edilen görüntülerin özellikle derin öğrenme altyapısına entegrasyonu, erken teşhis ve takip kapsamında sayısız hayatın kurtarılmasına aracılık etmektedir. Bu kapsamda özellikle ev kullanımına hitap eden e-sağlık uygulamalarının yıldızı ise hızla parlamaktadır. Bu tez çalışmasının Görüntüleme Tekniği Aşamasında kullanıcıdan periyodik aralıklarla elde edilen görüntüler, sunucuda Dijital Görüntü Ön-İşleme Aşaması ile iyileştirilmektedir. Görüntülemeden kaynaklı görsel eksiklikler, Dijital Görüntü Son-İşleme Aşamasında belirli bir düzeyde düzeltilmektedir. Sınıflandırma Aşaması aynı doku bölgesinin görüntülendiği doğrularsa, ilgili görüntülerdeki damarsal dejenerasyonlar (damar daralması/damar genişlemesi) Nesne Tespiti Aşamasında tespit edilmektedir. Dejenerasyon tespit sonuçlarıyla konumlarını gösteren videolar, Artırılmış Gerçeklik Aşamasıyla hazırlanarak kullanıcı ve hekim ile paylaşılmaktadır. Bu sayede, olası dejenerasyonlar erken aşamada tespit edilebilmekte ve gelişim aşamalarının takibi gerçekleştirilebilmektedir. Deneysel sonuçlara göre Accuracy Rate (1.0000), Misclassification Rate (0.0000) ve Precision (1.0000) olarak en etkili nesne tespiti varicose_vein sınıfı için elde edilmiştir. Genel olarak bu çalışma kapsamında, gözle algılanamayan yakın-kızılötesi radyasyon kullanılarak açığa çıkarılabilen moleküller, derin öğrenme ile kendi zekâsını yaratabilen bilgisayar sistemleri ve zamandan-bağımsız görsellik sunabilen artırılmış gerçeklik ortamları incelenmiştir.