Meme görüntülerindeki anormal yapıların bilgisayar destekli tespiti
Computer aided detection of the abnormalities on mammograms
- Tez No: 275879
- Danışmanlar: PROF. DR. YILMAZ ÇAMURCU, YRD. DOÇ. DR. SERHAT ÖZEKES
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZETMEME GÖRÜNTÜLERİNDEKİ ANORMAL YAPILARIN BİLGİSAYAR DESTEKLİ TESPİTİBilgisayar destekli tespit sistemleri, tıbbi görüntülerdeki anormal yapıların tespitinde, radyoloji uzmanlarına ikinci bir fikir sağlamak amacıyla geliştirilen sistemlerdir. Bu tez çalışmasında, mamogramlar üzerinde görülen kitlelerin bilgisayar destekli tespiti amaçlanmıştır.Bilgisayar destekli tespit sistemleri genel olarak dört aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar sırasıyla, görüntü ön-işleme, bölütleme, özellik çıkarımı ve sınıflandırma olarak adlandırılır. İlk üç aşamada kullanılan yöntemler, C# programlama dilinde yazılan Medical Pels adını verdiğimiz bilgisayar programı aracılığıyla uygulanmıştır. Sınıflandırma aşamasında ise Rapid Miner programı kullanılmış ve en iyi sınıflandırma başarısını gösteren beş yöntem incelenmiştir.Görüntü ön-işleme aşamasında, histogram eşitleme, morfolojik filtreleme, alçak geçiren ve yüksek geçiren uzaysal filtreleme yöntemleri kullanılarak, bu yöntemlerin bölütleme ve sınıflandırma aşamalarına etkileri incelenmiştir. Bölütleme aşamasında, otomatik eşikleme yöntemleri kullanılmıştır. Bölütleme aşaması sonucunda elde edilen bölgelerin birbirlerinden ve görüntünün arka planından ayırt edilebilmesi için bağlantılı bileşen etiketleme algoritması kullanılmıştır. Son olarak sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma işlemleri sonucunda, en iyi sonuçları veren sınıflandırma yöntemleri Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makineleri olarak gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACTCOMPUTER AIDED DETECTION OF THE ABNORMALITIES ON MAMMOGRAMSComputer aided detection systems provide a second opinion to the radiologists in order to diagnose abnormalities appearing on medical images. The purpose of this dissertation is detecting the masses appearing on mammograms.In general, computer aided detection systems involve four stages which are image pre-processing, segmentation, feature extraction and classification, respectively. Implementing of the methods of the first three stages was accomplished by a computer program which was developed by using C# programming language and named as Medical Pels. For the classification stage of the system, RapidMiner program was used and the results were analyzed.Histogram equalization, morphological filtering, low-pass and high-pass spatial filtering techniques were used for image pre-processing and effects of these techniques to the segmentation and classification were observed. For segmentation, automatic thresholding algorithms were used. Connected component labeling algorithm was used to isolate the areas from each other and from the background. Finally, classification of the areas was achieved by using RapidMiner. The best classification performance was produced by Artificial Neural Networks and Support Vector Machines.
Benzer Tezler
- U-net ve sam entegrasyonu ile meme mr görüntülerinde tümör segmentasyonu ve morfolojik işlemlerle takibi
Breast mri tumor segmentation using U-net and sam integration with morphological tracking methods
ALPTUĞ ŞEREF AYYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- Modeling of magnetic nanoparticle concentration from CT images for cancer therapy using hyperthermia
Hipertermi ile kanser tedavisi için manyetik nanoparçacıkların konsantrasyonlarının bilgisayarlı tomografi kullanılarak modellenmesi
RASTIN ALABAF
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Görüntü zenginleştirme ve hücresel ysa kullanarak meme kanseri teşhisi
Diagnosis of breast cancer using image enhancement and cellular neural networks
LEVENT CİVCİK
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY
- Denetimsiz derin öğrenme kullanılarak dijital meme tomosentezi görüntülerinde bulanıklığın giderilmesi
Unsupervised deblurring of digital breast tomosynthesis images using deep learning
MÜBERRA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Automatic detection and segmentation of breast cancer from 3D MR and CT images
Üç boyutlu manyetik rezonans ve bilgisayarlı tomografi görüntülerinden meme kanserinin otomatik tespiti ve segmentasyonu
CHIMAN HAYDAR SALH SALH
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
DR. LAİTH R. FLİEH