Yüz görüntülerinden hastalıkların ön tanısı

Ön tanı, hekim tecrübesine bağlı olarak değiştiğinden, hastalar gerekli gereksiz bir sürü teste tabi tutulmakta, bu durum hastayı hem psikolojik hem de maddi açıdan yormaktadır. Tıbbi testler sonucunda en doğru teşhisin konulacağı kesindir, ancak ön tanı doğruluğu teşhis sürecini önemli ölçüde hızlandırmaktadır. Bundan ötürü günümüzde ön tanının hekimden hekime değişmediği, maliyeti düşük, otomatik ön tanı sistemlerineihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla tez kapsamında, yüzden hastalık teşhisi yaparak, cinsiyetten, yaştan ve yüz ifadelerinden bağımsız otomatik ön tanı programı gerçekleştirilmiştir. Çalışma, veri tabanının oluşturulması, ön işlemler, özellik çıkarımı ve sınıflandırma olmak üzere dört kısımdan oluşmaktadır. Eğitim veritabanı Akromegali, Down sendromu, Lupus, sağlam ve bu sınıfların dışındaki hastalık ve farklı görüntüleri içeren diğer bir sınıf olmak üzere beş sınıf içermektedir. Ön işlemler aşamasında, eğitim ve test görüntülerine çeşitli ön işlemler uygulanarak, görüntüler aynı formata getirilmiş ve sistem performansı artırılmıştır. Özellik çıkarımında karşılaştırmalı olarak bütünsel yaklaşımlar incelenmiştir. Giriş görüntüsünü sınıflandırmada temel yöntemler kullanılmıştır. En son kısımda da sınıflandırıcı sonuçlarına Borda Sayısı yöntemi uygulanarak ön tanı performansı artırılmıştır.Önerilen ön tanı sistemi %95 oranında tanıma performansı göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Akromegali, Down sendromu, Lupus, Özellik Çıkarımı, Sınıflandırma, Tanısal Testler, Borda Sayısı