Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/1800
Title: Down Sendromlu Bireylerin Değerlendirilmesinde Gabor Fisher Sınıflandırıcı Tabanlı Tıbbi Karar Destek Sistemi
Other Titles: A Medical Decision Support System Based on Gabor Fisher Classifier for Evaluation of Down Syndrome Affecteds
Authors: Saraydemir, Şafak
Taşpınar, Necmi
Eroğul, Osman
Kayserili, Hülya
10187
Keywords: down syndrome
face recognition
gabor wavelet transform
gabor fisher classifier
knn
svm
Down Sendromu
Yüz Tanıma
Gabor Dalgacık Dönüşümü
Gabor Fisher Sınıflandırıcı
kNN
SVM
Issue Date: 2014
Publisher: IEEE
Source: Saraydemir, Ş., Eroğul, O., Taşpınar, N., & Kayserili, H. (2014, April). A medical decision support system based on Gabor fisher classifier for evaluation of Down syndrome affecteds. In 2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 2253-2256). IEEE.
Series/Report no.: 2014 22nd Signal Processing And Communications Applications Conference (SIU)
Abstract: Today, one of the most frequently encountered dysmorphic diseases, Down syndrome, includes different findings belonging to the face. Early diagnosis of Down syndrome is vital for individual's further life. The databases, which were benefited by making comparisons on pre-diagnosis of Down syndrome, are not objective as doctor's experiences come into prominence. To speed up pre-diagnosis and eliminate subjectivity, computer-assisted objective methods are needed. In this research, belonging to children's pictures with Down syndrome and normal operation of two separate groups are tried to distinguish on database groups. As feature, filter responses obtained as a result of Gabor Wavelet Transform (GWT) are used. Dimension reduction is provided with Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) on the reaching higher dimension feature vectors. Classification process was carried out with kth Nearest Neighbor (kNN) and Support Vector Machines (SVM) which has been successfully used in pattern recognition applications.
Günümüzde sıkça rastlanan dismorfik hastalıklardan biri olan Down sendromu, yüze ait farklı bulgular içermektedir. Down sendromunun erken teşhis edilmesi, bireyin ileriki yaşamı açısından önem arz etmektedir. Down sendromunun ön tanısının konulmasında karşılaştırma yapılarak faydalanılan veritabanları hekimin tecrübesi ön plana çıktığı için objektiflikten uzaktır. Ön tanı sürecini hızlandıracak ve subjektifliği ortadan kaldıracak, bilgisayar destekli objektif yaklaşımlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, Down sendromlu ve normal çocuklara ait iki ayrı gruba ayrılmış resimlerden oluşan bir veritabanında grupların birbirinden ayrılmasına çalışılmıştır. Özellik olarak Gabor Dalgacık Dönüşümü (GWT) sonucu elde edilen filtre cevapları kullanılmıştır. Yüksek boyutlara ulaşan özellik vektörleri üzerinde Temel Bileşen Analizi (PCA) ve Doğrusal Ayırtaç Analizi (LDA) ile boyut indirgeme sağlanmıştır. Sınıflandırma işlemi örüntü tanıma uygulamalarında başarıyla kullanılmakta olan k. En Yakın Komşuluk (kNN) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) ile sağlanmıştır.
URI: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6830714
https://hdl.handle.net/20.500.11851/1800
ISBN: 978-1-4799-4874-1
ISSN: 2165-0608
Appears in Collections:Biyomedikal Mühendisliği Bölümü / Department of Biomedical Engineering
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection

Show full item record

CORE Recommender

SCOPUSTM   
Citations

1
checked on Dec 29, 2022

WEB OF SCIENCETM
Citations

1
checked on Feb 4, 2023

Page view(s)

48
checked on Feb 6, 2023

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.