İnsanlarda görülen parazit yumurtalarının otomatik sınıflandırılması için bir uzman sistem tasarımı
An expert diagnosis system for classification of human parasite eggs based on multi class svm
- Tez No: 237710
- Danışmanlar: PROF. DR. ASAF VAROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
- Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Bu tez çalışmasında insan parazit yumurtasının sınıflandırılması için mikroskobik resimlerine değişmez moment ve çoklu destek vektör makinesi sınıflandırıcı (DM-ÇDVM) yöntemi uygulandı. Bu yöntem dört aşamadan oluşmaktadır. Bunlar ön işlem, özellik çıkarım, sınıflandırma ve test aşamalarıdır. Ön işlem aşamasında resim işleme, gürültü indirgeme, parlaklık artırma, morfolojik ve mantıksal işlemler uygulanmıştır. Özellik çıkarım aşamasında, ön işlemden geçmiş parazit resimlerinin değişmez momentleri hesaplanmıştır. Özellik çıkarım aşamasından elde edilen özellikleri sınıflandırmak için Çoklu Destek Vektör Makineleri Sınıflandırıcısı (ÇDVM) kullanılmıştır. Aynı parazit resimleri ve aynı özellik çıkarım yöntemi kullanılarak [12], Bulanık Sinirsel Ağlar (BSA) sınıflandırıcı ile %93.49 olarak bulunan doğru tanıma başarımı, bu tezde kullanılan DM-ÇDVM yöntemi uygulamasıyla doğru tanıma başarımı %97.7'ye ulaşmıştır. Bu çalışma ile DM-ÇDVM sistemi kullanılarak, parazitik hastalıkların tipinin ve cinsinin teşhisinde daha iyi sonuçların elde edilebileceği kanıtlanmış olmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this paper, it is proposed a new methodology based on invariant moments and Multi Class Support Vector Machine (MCSVM) for classification of human parasite eggs in microscopic images. These are pre-processing stage, feature extraction stage, classification stage, and testing stage. In pre-processing stage, the digital image processing methods, which are noise reduction, contrast enhancement, thresholding, and morphological and logical processes. In feature extraction stage, the invariant moments of pre-processed parasite images are calculated. Finally, in classification stage, the Multi Support Vector Machine (MSVM) classifier is used for classification of features extracted feature extraction stage. A 93.49 % correct recognition rate is obtained when employing the ANFIS structure on the same parasite cell images and feature vector, on the other hand, in this thesis the employed IM-MSVM structure obtained a 97.7 % correct classification rate. With this study, it is seen that IM-MSVM system has the ability of diagnosing the parasitic diseases well enough.
Benzer Tezler
- Anti-SAG1 antikorlarına floresans boya konjuge edilerek Toxoplasma gondii parazitlerine yönelik immunofloresans yöntem geliştirilmesi
Development of immunofluorescence assay method for Toxoplasma gondii by conjugation of anti-SAG1 antibody and fluorescence dye
MEHTAP SERT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RABİA ÇAKIR KOÇ
- Evaluation of biological activities ofMmelia azedarach species and its importance in phytotherapy
Melia azedarach türünün biyolojik aktivitelerinin değerlendirilmesi ve fitoterapideki önemi
KHAWLA ABDALLA MOHAMED ESWIEI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Eczacılık ve Farmakolojiİstanbul ÜniversitesiFarmakognozi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA EROĞLU ÖZKAN
- Toxoplasma gondii DNA aşısı adayı sag1 geninin klonlanması
Cloning dna vaccine candidate sag1 gene of toxoplasma gondi̇i
HÜSNİYE LALEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
ParazitolojiErciyes ÜniversitesiParazitoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH KUK
- Toxoplasma gondıı DNA aşısı için mıc-3 geninin klonlanması
Cloning MIC3 gene for toxoplasma gondii dna vaccine
BORA ÖZKAN
- Echinococcus granulosus'un sığır ve koyun izolatlarının moleküler karakterizasyonu, haplotip analizi ve miRNA ekspresyon düzeylerinin belirlenmesi
Molecular characterization of cattle and sheep isolates of echinococcus granulosus, haplotype analysis, and determination of miRNA expression levels
BÜNYAMİN İREHAN