Color graph representation for structural analysis of tissue images
Doku imgelerinin yapısal analizi için renkli çizge gösterimi
- Tez No: 266031
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Bilgisayar destekli görüntü analizi araçları, otomatikleştirilmiş kanser tanı ve derecelendirmesi alanında giderek önemli hale gelmektedir. Bu araçların, kayda değer öznelliklere neden olabilen doku histopatolojik incelemesinde patologlara yardımcı olma potansiyelleri bulunmaktadır. Bu analiz araçları, dokular ile ilgili nicel bilgi sağlayarak öznelliğin azaltılmasına yardımcı olmaktadır. Literatürde, bu tip hesaplamasal araçların, dokuyu farklı imge öznitelikleri ile gösteren farklı yöntemler kullanarak geliştirilmesi önerilmiştir. En çok kullanılan yöntemlerden biri, doku bileşenleri arasındaki uzamsal ilişkiyi niceleyerek dokuyu temsil eden yapısal yöntemdir. Önceki yapısal yöntemler ile değişik doku türleri için umut verici sonuçlar elde edilmesine rağmen, bu yöntemler, bir dokunun nicelenmesi için yalnızca çekirdek bileşenlerini kullanmakta ve dokudaki diğer bileşenlerin varlığını dikkate almamaktadır. Öte yandan, bir dokunun değişik bileşenlerinden elde edilebilecek ek bilgi, bu dokunun daha iyi gösterilmesinde, ve dolayısıyla daha güvenilir kararlar alınmasında önemlidir.Bu tez, otomatik kanser tanı ve derecelendirmesi için histopatolojik imgelerin nicelenmesinde kullanılabilecek yeni bir yapısal yöntem sunmaktadır. Önceki yöntemlerin aksine, önerilen yöntem, farklı doku bileşenlerinin uzamsal dağılımlarını dikkate alarak dokuyu temsil etmeyi önermektedir. Bu amaçla, önerilen yöntem farklı doku bileşenlerin üzerinde bir çizge tanımlar ve bu çizgenin kenarlarını uç bileşenlerinin türlerine göre renklendirir. Ardından, elde edilen bu ?renkli çizgeler?den yeni bir yapısal öznitelik kümesi çıkarır ve bukümeyi dokuların sını ? andırılmasında kullanır. 258 farklı hastadan alınan 3236 kolon doku imgesi üzerinde yapılan deneyler, önerilen renkli çizge yönteminin, öğrenme seti için yüzde 94.89 ve test seti için yüzde 88.63 doğruluk verdiğini göstermektedir. Deneylerimiz ayrıca, farklı doku bileşenleri arasındaki uzamsal ilişkiyi gösteren renkli kenarların tanımlanmasının ve bunlar üzerinde çıkarılan çizge özniteliklerinin kullanımının, önceki yapısal yöntemlerin sını ? andırma başarısını kayda değer ölçüde artırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Computer aided image analysis tools are becoming increasingly important in automated cancer diagnosis and grading. They have the potential of assisting pathologists in histopathological examination of tissues, which may lead to a considerable amount of subjectivity. These analysis tools help reduce the subjectivity, providing quantitative information about tissues. In literature, it has been proposed to implement such computational tools using di ? erent methods that represent a tissue with di ? erent set of image features. One of the most commonly used methods is the structural method that represents a tissue quantifying the spatial relationship of its components. Although previous structural methods lead to promising results for di ? erent tissue types, they only use the spatial relations of nuclear tissue components without considering the existence of di ? erent components in a tissue. However, additional information that could be obtained from other components of the tissue has an importance in better representing the tissue, and thus, in making more reliable decisions.This thesis introduces a novel structural method to quantify histopathological images for automated cancer diagnosis and grading. Unlike the previous structural methods, it proposes to represent a tissue considering the spatial distribution of di ? erent tissue components. To this end, it constructs a graph on multiple tissue components and colors its edges depending on the component types of their end points. Subsequently, a new set of structural features is extracted from these ?color graphs? and used in the classi ? cation of tissues. Experiments conducted on 3236 photomicrographs of colon tissues that are taken from 258 di ? erent patients demonstrate that the color graph approach leads to 94.89 percent trainingaccuracy and 88.63 percent test accuracy. Our experiments also show that the introduction of color edges to represent the spatial relationship of di ? erent tissue components and the use of graph features de ? ned on these color edges signi ? cantly improve the classi ? cation accuracy of the previous structural methods.
Benzer Tezler
- Constrained Delaunay triangulation for diagnosis and grading of colon cancer
Kolon kanserinin kısıtlı Delaunay üçgenlemesi ile teşhisi ve sınıflandırılması
SÜLEYMAN TUNCER ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
- Cam elyaf takviyeli beton panel-doğrama birleşimi su geçirimsizlik detay tasarım önerileri
Glassfiber reinforced concrete panel-joinery watertightness detail design suggestions
PELİN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE NİL TÜRKERİ
- Algoritma animasyonu sistemleri konusunda inceleme
Başlık çevirisi yok
NAZAN ÇAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Giyim metaverilerine dayalı kıyafet öneri sistemi
Outfit recommendation system based on clothing metadata
AHMET DÜNDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARZU KAKIŞIM
- Individual differences in object spatial processing and cognitive style
Başlık çevirisi yok
OLESYA BLAZHENKOVA