Tıbbi görüntülerin Gabor filtreler kullanılarak işlenmesi
Processing of medical images using Gabor filters
- Tez No: 176702
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN AKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sayısal görüntü işleme, Sayısal işaret işleme, Digital image processing, Digital signal processing
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Geleneksel ve Dairesel Gabor Filtreleri kullanılarak kemik erimesine duyarlı dokunun analizi yapılmakta; Signh İndexi tablosu ile karşılaştırarak hastalığın derecesine karar verilmektedir. Burada gerçekleştirilmek istenen; kemik erimesi hastalığının teşhisinde uzmanın röntgen görüntüsü üzerinden koymuş olduğu tanının, bilgisayar ortamında girilecek değer aralıklarına göre otomatik olarak filtreler tarafından belirlenmesidir. Sayısal ortamdaki kalça kemiği röntgen görüntüsünde kemik erimesi açısından en hassas bölge olan Ward Üçgeni'nde incelemelerde bulunulacak, öznitelik çıkarımı yöntemi ile enerji hesaplaması yapılacak ve çıkan enerjiler normalize edilerek otomatik değerlendirme sağlanacaktır. Çalışmanın görüntü işleme ve özniteliklerin çıkarılması adımları Matlab ile gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, texture susceptible to osteolysis is analyzed by using Traditional and Circular Gabor Filters and level of the disease is determined by comparing with Signh Index table. Aim of this study is to achieve the osteolysis diagnosis, which the specialist decided according to the x-ray image, by using Gabor filters that are set according to the intervals assigned on the computer. A research is carried out on the most susceptible zone ?Ward?s triangle ? to osteolysis in the digital x-ray image of femur, energy calculation will be performed via feature extraction method and automatic evaluation willl be provided by normalizing the outcome energy. MATLAB is used for image processing and feature extraction stages of the study.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri kullanarak cilt kanserinin tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of skin cancer using deep learningmethods
MOHAMMED MAHMOOD HUSSEIN HUSSEIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mühendislik BilimleriTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
الأستاذ الدكتور MAHMUT HEKİM
- Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden tekstür analizi ve sınıflandırma yöntemleri yardımıyla karaciğer fibrozisinin evrelendirilmesi
Staging of the liver fibrosis from computed tomography images using texture analysis and classification methods
ÖMER KAYAALTI
Doktora
Türkçe
2014
BiyomühendislikErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSA HAKAN ASYALI
PROF. DR. SADIK KARA
- Assessing the effectiveness of enhancements and modified Yolov11 in malaria detection on microscopic small objects
Mikroskobik küçük nesnelerde sıtma tespitinde iyileştirmelerin ve modifiye Yolov11'in etkinliğinin değerlendirilmesi
SHAHD HASHIM HASSAN ABDALGADIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FURKAN KAMANLI
- Skin cancer diagnosis based on machine learning techniques
Makine öğrenme tekniklerine göre deri kanseri teşhisi
NECHIRVAN ASAAD MAJEED ZEBARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMİN TENEKECİ
- Brain tumor segmentation and classification using machine learning techniques
Başlık çevirisi yok
ADARI TAHER SALEM ALRAMDANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN