Retinal kan damarlarının kuantum tabanlı evrişimli yapay sinir ağları ile bölütlenmesi
Segmentation of retinal blood vessels with quantum-based convolutionary artificial neural networks
- Tez No: 1008659
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ KARAÇOR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Ampirik kuantum, Biyomedikal uygulamalar, Görüntü bölütleme, Empirical quantum, Biomedical applications, Image segmentation
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Duyularımızın en baskın olanı olan görme, hayatımızın her alanında ve aşamasında kritik bir rol oynamaktadır. Evrimsel açıdan da görme işlevi hayatta kalmada önemli bir duyumuzdur. Görme bozukluğu, bir göz rahatsızlığının görsel sistemi ve görme fonksiyonlarını etkilemesi durumunda ortaya çıkar. Dünya Sağlık Örgütü'nün 10 Ağustos 2023 tarihinde yayımladığı rapordaki istatistikler, bireyleri yaşamında en az bir kez bir göz rahatsızlığı yaşayacağını göstermektedir. Dünya çapında görme bozukluğu ve körlüğün önde gelen nedenleri şunlardır: katarakt, glokom ve diyabetik retinopatidir. Dünya çapında en az 2,2 milyar insanın görme bozukluğuna sahiptir. Retinal kan damarının bölütlenmesinin geleneksel yöntemler ile yapılması zaman alıcıdır ve farklı uzmanlar tarafından yapılan aynı işlem farklı çıktılar oluşturabilmektedir. Bu nedenle yenilikçi algoritmaları kullanan bir yöntem ile retinopati gibi hastalıkları tespit edilmesi geliştirebilir. Yapılan çalışmalar, evrişimli yapay sinir ağ modellerin retinal kan damar görüntülerini analiz etmekte doğrusal modellere göre daha iyi çalıştığını göstermektedir. Derin öğrenme modelleri genellikle sınıf dengesizliği ve karmaşık sınırların hassas bir şekilde belirlenmesi konusunda zorluk çekmektedir. Bu çalışmada, bu sınırlamaları gidermek için varyasyonel kuantum devrelerinin klasik sinir ağı mimarilerine tümleşimi, hibrit bir Klasik-Kuantum model çerçevesinin birden fazla yapılandırılması ile incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Vision, our most dominant sense, plays a critical role in every aspect and stage of our lives. From an evolutionary perspective, vision is also a vital sense for survival. Visual impairment occurs when an eye disorder affects the visual system and visual functions. A World Health Organization report published on August 10, 2023, shows that statistics indicate individuals will experience at least one eye disorder in their lifetime. The leading causes of visual impairment and blindness worldwide are cataracts, glaucoma, and diabetic retinopathy. At least 2.2 billion people worldwide have visual impairment. Retinal blood vessels segmentation using traditional methods is time-consuming, and the same procedure performed by different specialists can produce different results. Therefore, a method using innovative algorithms can improve the detection of diseases such as retinopathy. Studies show that convolutional neural network models perform better than linear models in analyzing retinal blood vessel images. Deep learning models often struggle with class imbalance and the precise determination of complex boundaries. In this study, the integration of variational quantum circuits into classical neural network architectures to overcome these limitations is investigated through multiple configurations of a hybrid Classical-Quantum model framework.
Benzer Tezler
- Retinal fundus görüntülerde piksel tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile kan damarlarının çıkarılması
Extraction of blood vessels with pixel based classification methods in retinal fundus images
ZAFER YAVUZ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL KÖSE
- Görüntü işleme tekniklerini kullanarak fundus retina görüntülerinde kan damarlarının bölütlenmesi
Fundus retinal image vessel segmentation with image processing techniques
SALMA M.BOUBAKAR KHALIFA ALBARGATHE
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KANDEMİRLİ
- Analytical study: Enhancement and segmentation of blood vessels in retinal image channels using digital image processing techniques and morphological processes
Analitik çalışma: Dijital görüntü işleme teknikleri ve morfolojik süreçler kullanılarak retina görüntü kanallarındaki kan damarlarının geliştirilmesi ve bölümlenmesi
OSAMAH HAMAD RAHEEM AL-AZZAWI
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Retinal fundus görüntülerinde sınıflandırma ve bölütleme
Classification and segmentation in retinal fundus images
SAADET AYTAÇ ARPACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SONGÜL VARLI
- Retınal damar segmentasyonunda görüntü segmentasyon modellerinin değerlendirilmesi
Evaluation of image segmentation models in retinal vessel segmentation
TUĞBA HAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Göz Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ZAİM GÖKBAY