Determination of Tympanic Membrane Region in the Middle Ear Otoscope Images with Convolutional Neural Network Based YOLO Method

Erdal BAŞARAN; Zafer CÖMERT; Yüksel ÇELİK; Subha VELAPPAN; Mesut TOĞAÇAR

doi:https://doi.org/10.21205/deufmd.2020226625

Makale detayları

Determination of Tympanic Membrane Region in the Middle Ear Otoscope Images with Convolutional Neural Network Based YOLO Method

Yazarlar:

Erdal BAŞARAN | Zafer CÖMERT | Yüksel ÇELİK | Subha VELAPPAN | Mesut TOĞAÇAR

Yayıncı:

Dokuz Eylul University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi 2020 Vol.22 Issue 66, pp.919-928

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2020

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000937787

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2547-958X

pISSN:

1302-9304

DOI:

https://doi.org/10.21205/deufmd.2020226625

Anahtar kelimeler:

Özet:

 


Due to inflammation of the middle ear, various deformations occur in the eardrum. In order to diagnose the disease, it is necessary to examine the tympanic membrane in detail with an otoscope. In recent years, deep learning has been applied in many areas including biomedical field and very effective results have been achieved. Deep learning based methods are used successfully in automatic object detection. In this study, a deep learning based object detection method namely You Only Look Once (YOLO), is used for automatic detection of tympanic membrane in eardrum images obtained using otoscope device. To enable automatic detection of tympanic membrane by YOLO, experimental studies were conducted with AlexNet, VGGNet, GoogLeNet and ResNet. According to the performance results, the most efficient results were obtained with ResNet and VGGNet architectures. Tympanic membrane region detection with YOLO, was performed with an accuracy rate of 93%. 

.

 


Orta kulak iltihabından dolayı kulak zarında çeşitli deformasyonlar meydana gelmektedir. Hastalığın teşhis edilebilmesi için otoskop cihazı ile kulağa bakıldığı zaman zar bölgesine erişilmesi ve detaylı bir şekilde kulak zarının incelenmesi gerekmektedir. Son yıllarda derin öğrenme birçok alanda uygulanmış ve oldukça etkili sonuçlar elde edilmiştir. Derin öğrenmenin biyomedikal alanda da sık bir şekilde kullanıldığı ve oldukça iyi neticelere varıldığı bilinmektedir. Otomatik nesne tanımlamada da derin öğrenme tabanlı yöntemler başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada otoskop cihazı ile elde edilen orta kulak imgelerinde zar bölgesinin otomatik tespiti için derin öğrenme tabanlı nesne algılama yöntemi olan YOLO kullanılmıştır. YOLO yöntemi ile ilgili alanın otomatik olarak tespit edilmesini sağlamak üzere, nesne önerileri için evrişimsel sinir ağı mimarilerinden olan AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ve ResNet ile deneysel çalışmalar yapılmıştır. Performans sonuçlarına göre ResNet ve VGGNet mimarileri ile en verimli sonuçlar elde edilmiştir. YOLO ile zar bölgesinin tespiti %93 başarı oranı ile tespit edildi.


.

Makale detayları

Determination of Tympanic Membrane Region in the Middle Ear Otoscope Images with Convolutional Neural Network Based YOLO Method

Yazarlar:

Erdal BAŞARAN | Zafer CÖMERT | Yüksel ÇELİK | Subha VELAPPAN | Mesut TOĞAÇAR

Yayıncı:

Dokuz Eylul University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi 2020 Vol.22 Issue 66, pp.919-928

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2020

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000937787

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2547-958X

pISSN:

1302-9304

DOI:

https://doi.org/10.21205/deufmd.2020226625

Biyomedikal sinyal işleme

YOLO

kulak zarı

nesne algılama

evrişimsel sinir ağları

Sayı

Makale detayları

Determination of Tympanic Membrane Region in the Middle Ear Otoscope Images with Convolutional Neural Network Based YOLO Method

Yazarlar: Erdal BAŞARAN | Zafer CÖMERT | Yüksel ÇELİK | Subha VELAPPAN | Mesut TOĞAÇAR

Yayıncı: Dokuz Eylul University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi 2020 Vol.22 Issue 66, pp.919-928

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 9/2020

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000937787

Sıklık: Üç Yıllık

eISSN: 2547-958X

pISSN: 1302-9304

DOI: https://doi.org/10.21205/deufmd.2020226625

Biyomedikal sinyal işleme

YOLO

kulak zarı

nesne algılama

evrişimsel sinir ağları

Sayı

Yazarlar:

Erdal BAŞARAN | Zafer CÖMERT | Yüksel ÇELİK | Subha VELAPPAN | Mesut TOĞAÇAR

Yayıncı:

Dokuz Eylul University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi 2020 Vol.22 Issue 66, pp.919-928

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

9/2020

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000937787

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2547-958X

pISSN:

1302-9304

DOI:

https://doi.org/10.21205/deufmd.2020226625