Kemik kırığı görüntülerinin derin öğrenme ile sınıflandırılması ve elde edilen verilerin kriptoloji ile şifrelenerek steganografi uygulaması
Classification of bone fracture images with deep learning and steganography application by encrypting the obtained data with cryptology
- Tez No: 1017452
- Danışmanlar: PROF. DR. ENGİN AVCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar yazılımları, Kırıklar-kemik, Sayısal görüntü işleme, Veri şifreleme, Veri şifreleme yöntemleri, İnsan-yapay zeka etkileşimi, Computer softwares, Fractures-bone, Digital image processing, Data encryption, Data encryption methods, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıbbi görüntülerin bilgisayar destekli sistemlerle analiz edilmesi, hekimlerin tanı süreçlerini desteklemek ve insan kaynaklı hataları azaltmak açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada tıbbi röntgen görüntülerinin derin öğrenme yöntemleriyle otomatik olarak sınıflandırılması ve elde edilen tanı bilgisinin kriptoloji ile steganografi teknikleri kullanılarak güvenli biçimde saklanması amaçlanmıştır. Çalışmanın temel hipotezi, transfer öğrenme stratejisiyle uyarlanmış derin öğrenme modellerinin sınırlı tıbbi görüntü verisiyle yüksek sınıflandırma performansı elde edebileceği ve AES şifreleme ile LSB steganografinin birlikte kullanımının tanı bilgisinin gizliliğini etkin biçimde koruyabileceği yönündedir. Çalışmada Kaggle platformundan temin edilen ve 203 orijinal röntgen görüntüsünden oluşan, döndürme işlemleriyle 9.463 görüntüye çoğaltılmış bir veri seti kullanılmıştır. Veri sızıntısını önlemek amacıyla grup tabanlı 5-katlı çapraz doğrulama yöntemi uygulanmış, ImageNet ağırlıklı ResNet50 mimarisi transfer öğrenme stratejisiyle uyarlanmıştır. Geliştirilen özelleştirilmiş model 5-katlı çapraz doğrulamada ortalama F1: 0.7801, AUC: 0.8670 değerlerine ulaşmıştır. Şifreleme ve steganografi aşamasında ortalama PSNR değeri 74.51 dB olarak ölçülmüştür. Elde edilen bulgular, derin öğrenme ile kriptoloji ve steganografinin bütünleşik kullanımının tıbbi görüntü analizi ve veri güvenliği alanlarında etkili bir yaklaşım sunduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The analysis of medical images through computer-aided systems is of great importance in supporting physicians' diagnostic processes and reducing human-induced errors. This study aims to automatically classify medical X-ray images using deep learning methods and to securely store the obtained diagnostic information using cryptology and steganography techniques. The fundamental hypothesis of the study is that deep learning models adapted with transfer learning strategies can achieve high classification performance with limited medical image data, and that the combined use of AES encryption and LSB steganography can effectively protect the confidentiality of diagnostic information. The study utilized a dataset obtained from the Kaggle platform, consisting of 203 original X-ray images augmented to 9,463 images through rotation operations. Group-based 5-fold cross-validation was applied to prevent data leakage, and the ImageNet-pretrained ResNet50 architecture was adapted using a transfer learning strategy. The developed customized model achieved an average F1 score of 0.7801 and AUC of 0.8670 in 5- fold cross-validation. In the encryption and steganography phase, an average PSNR value of 74.51 dB was measured. The findings demonstrate that the integrated use of deep learning with cryptology and steganography presents an effective approach in the fields of medical image analysis and data security.
Benzer Tezler
- Köpeklerin uzun kemiklerinin ve uzun kemiklerindeki kırıkların sınıflandırılması
Classification of the long bones and fractures of dogs
GÜLNUR BEGÜM CANGÖZ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELDA GÜNEY
- Doğuştan kalça çıkıklı hastalarda kalça patolojilerinin bilgisayarlı tomografi ile değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
NECDET ŞÜKRÜ ALTUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ORHAN ASLANOĞLU
- Wistar tipi erkek farelerin gastrointestinal kanal duvarında yaygın apud hücrelerinin türleriyle dağılımlarının modifiye gümüşleme metodlarıyla ışık mikroskobu düzeyinde incelenmesi
Başlık çevirisi yok
MEVLÜT ASAR
Doktora
Türkçe
1986
MorfolojiAkdeniz ÜniversitesiHistoloji ve Embriyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL TEKELİOĞLU
- Gazi tipi eksternal fiksatörlerle yapılan uygulamalarda kırık hattındaki kompresyonun biyomekanik olarak“strain gage”lerle tayini
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN ŞENGÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ASLANOĞLU
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN