Geri Dön

Clustering MRI images with principal component analysis methods

Temel bileşenler analizi metodları ile MRI görüntülerinin kümelenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 178628
  2. Yazar: EMİNE GEZMEZ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. TURGAY İBRİKÇİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Temel Bileşenler Analizi, Kümeleme, MRI, Principal Component Analysis, Clustering, MRI
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Görüntülerin sınıflandırılmasındaki en önemli problemlerden biri de görüntü boyutlarının çok fazla olmasıdır. Bu yüzden, görüntüleri sınıflandırmada iyi sonuç alabilmek için görüntü boyutlarının indirgenmesi gerekir. Bu çalışmada, Temel Bileşenler Analizi ile beynin MRI görüntülerinin boyutları indirgendikten sonra elde edilen görüntülere sınıflandırma metodları uygulanmıştır. General Hebbian Algorithm, Diamantras and Kung's APEX Rule, Expectation- Maximization Principle Component Analysis, Probabilistic Principal Components Analysis ve True-PCA olmak üzere 5 farklı Temel Bileşenler Analizi metodu kullanılmıştır. Elde edilen yeni görüntülere ise K-Means ve Fuzzy C-Means sınıflandırma metodları uygulanmıştır. Bu metodlar sonucunda elde edilen görüntüler karşılaştırılarak en iyi sonucu veren metodlar tespit edilmiştir

Özet (Çeviri)

It?s problem that the images have a complicated high dimensional structure in image clustering. Because of this, the dimensions of MRI images must be reduced. The aim in the thesis is to implement PCA and image clustering methods and compare the methods. Different PCA and image clustering methods were implemented in Matlab. MRI images were used in the thesis. In the beginning, PCA methods were implemented on MRI images. The dimensions of MRI images were reduced by using PCA methods without much loss of information. After PCA methods were implemented, image clustering methods were implemented on MRI images. In the thesis five PCA methods (General Hebbian Algorithm, Adaptive Principal Component Analysis, Expectation-Maximization Principle Component Analysis, Probabilistic Principal Components Analysis and True-PCA) and two image clustering methods (K-Means and Fuzzy C-Means) were implemented.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    658292

    A medical decision making system for brain tumor identification from magnetic resonance images using machine learning techniques

    Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak manyetik rezonans görüntülerinden beyin tümörünün belirlenmesi için tıbbi karar verme sistemi

    ZAHRAA ABD AL RAHMAN MOHAMMED AL SAFFAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  2. Tez No

    722807

    Beyin tümörlerinin sınıflandırılması için bilgisayar destekli tanı sisteminin tasarlanması ve uygulanması

    Design and implementation of a computer-aided diagnosis system for brain tumor classification

    BİLAL ARTUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RÜŞTÜ GÜNTÜRKÜN

  3. Tez No

    213079

    MS segmentation by using MRI images

    MR görüntüleri kullanarak MS bölütlemesi

    ŞULE ÜŞÜMEZOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. AHMET ÖZKURT

  4. Tez No

    841594

    Medical image compression based on vector quantization and discrete wavelet transform

    Vektör kuantizasyonu ve ayrık dalgacık dönüşümüne dayalı tıbbi görüntü sıkıştırma

    AZHAR ABDULHASAN MUHAMMED ALI AJAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ZENGİN

  5. Tez No

    702129

    Beyin MR görüntülerinin akıllı yöntemler ile sınıflandırılması, kümelenmesi ve bölütlenmesi

    Classification, clustering and segmentation of brain MR images by intelligent methods

    FARUK ALTUNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ

Geri Dön