Dermaskopik nevus görüntülerinin sayısal görüntü işleme yöntemleriyle incelenmesi
An examination of dermotoscopic nevus images using image processing methods
- Tez No: 232278
- Danışmanlar: DOÇ. DR. M. EMİN YÜKSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Deri Kanseri, Malign Melanom, Sayısal İmge İşleme, Bilgisayarlı Görü, Kıl Giderme, Bölütleme, Sınır Düzensizliği, Biyomedikal İmge İşleme, Dermaskopik İmgeler, Skin Cancer, Malignant Melanoma, Digital Image Processing, Computer Vision, Hair Removal, Segmention, Border Irregularity, Biomedical Image Processing, Dermatoscopic Images
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Dünyanın birçok yerinde artış gösteren Malign Melanom (MM) son derece ölümcül bir deri kanseri türüdür. MM'nin erken teşhisi hayatta kalma oranını arttırdığı için kritik bir öneme sahiptir. Bilgisayar destekli otomatik teşhis sistemleri daha erken ve daha doğru teşhis şansını arttırmaktadır. Bu tip otomatik sistemler, nevus sınırını belirleme, kıl giderme ve nevus öznitelikleri çıkarma aşamaları için dermaskopik imgelere uygulanacak birçok bilgisayarlı görü algoritması içerir.Bu tez çalışması görüntü işleme yöntemleriyle dermaskopik imgeleri işleyecek algoritmalar sunar. Ön işleme, bölütleme ve öznitelik çıkarma, otomatik teşhisin sınıflandırma safhasının doğruluğu için önemli adımlardır. Bu tez teşhis ve sınıflandırmadan önceki adımlarla ilgilidir. Dermaskopik imgelerden kılları gidermek üzere geliştirilen ön işlem yaklaşımı, mevcut DullRazor kıl giderme algoritmasını temel alır. Nevus sınırını bulmak için dermaskopik imgeye ikinci tip bulanık eşikleme tabanlı bölütleme yaklaşımı uygulanır. Bu algoritmayla bulunan sınırlar Otsu ve adaptif eşikleme tabanlı sınır bulucularla kıyaslanır. Dermatologlar tarafından kullanılan ABCD tanı sistemi nevus öznitelikleri için model alınmıştır. Sınır şekil ve renk öznitelikleri bölütlenmiş nevus imgesinden çıkartılmaktadır. Bu öznitelikler nevus iyi huylu mu yoksa MM mi olduğuna karar vermekte kullanılabilmektedir.
Özet (Çeviri)
Malignant Melanoma (MM) is a highly killer form of skin cancer that is on the rise in most parts of the world. Early detection of MM is critical because early stage diagnosis results in a higher survival rate. A computer aided automatic diagnosis system would provide the possibility of earlier and more accurate diagnosis. Such an automatic system would consist of many computer vision algorithms to process the dermotoscopic images, doing such things as locating the nevus border, removing the hair structure in the images and extracting the nevus features.This thesis presents algorithms to process dermotoscopic images using image processing methods. Preprocessing, segmentation and feature extraction are very important to have an accurate classification in an automatic diagnosis. This thesis gives a brief explanation of steps before classification and diagnosis. A proposed preprocessing approach was developed to remove hair from dermatoscopic images, based on a previously existing DullRazor algorithm for hair removal. A type II fuzzy thresholding based on segmentation approach is also applied on dermatoscopic images to found nevus border. The boundaries found using this algorithm were compared to those found by Otsu and an adaptive thresholding based on boundary finders. The ABCD diagnosis system used by dermatologists is employed as a model for nevus features. Border, shape and color features are extracted from segmented nevus images. These features are very essential to reach a decision whether a lesion is MM or benign.
Benzer Tezler
- Dermoskopik görüntüler kullanılarak yapay zeka tabanlı tanı sistemi oluşturulması ve tanı sisteminin asistan eğitimindeki yerinin değerlendirilmesi
Development of an artificial intelligence-based diagnostic system using dermoscopic images and evaluation of the diagnostic system's place in dermatology residency
TUĞÇE ARSLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
DermatolojiHacettepe ÜniversitesiDeri ve Zührevi Hast. Ana Bilim Dalı
PROF. SİBEL DOĞAN GÜNAYDIN
- Skin lesion classification using deep convolutional neural network and HSV color space
Derin evrişimsel sinir ağı ve HSV renk uzayı kullanarak cilt lezyonlarının sınıflandırılması
TAMERLAN NUSRADDINOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Evrişimli sinir ağları ile histopatolojik görüntülerden melanom tespiti
Melanoma detection from histopatological images with convolutional neural networks
FATMA BETÜL KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- Görüntü işleme tekniklerini kullanarak malign melanom tipi deri kanserinin incelenmesi
The analysis of malign melanom type skin cancer using image processing techniques
MUHAMMET ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kemerburgaz ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEREM ALTUN
- Pediatrik yaş grubunda kazanılmış melanositik nevusların dermoskopik yapıları ve gelişimleri
The dermoscopic patterns and evolution of acquired melanocytic nevi in pediatric age group
İLKAY ÖZER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
DermatolojiGazi ÜniversitesiDeri ve Zührevi Hast. Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ADIŞEN