Geri Dön

The development of an automated detection algorithm for the hypertensive patients by using artery narrowing on fundus images

Hipertansiyon için retina görüntülerinden atardamar daralmasını kullanarak otomatik tanı algoritmasının geliştirilmesi

  1. Tez No: 282871
  2. Yazar: EMİNE DOĞANAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ONUR TOKER, PROF. SADIK KARA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Bu çalışmanın amacı; hipertansiyon hastaları için retina görüntülerinden atardamar daralmasını kullanarak otomatik tanı algoritmasının geliştirilmesidir. Hipertansiyon gibi bazı kardiovasküler hastalıklar kan damarları üzerinde değişikliklere sebep olmaktadır ve bu değişiklikler gözde çok iyi bir şekilde gözlenebilmektedir. Hipertansiyonun göz üzerinde etkisi hipertansif retinopeti olarak bilinmekte ve bunun en önemli belirtisi de atardamar daralmasıdır. Çalışmada retina görüntülerinde atardamar daralması değerininden hipertansif retinopeti hastalarının sınıflandırılması yapılmıştır. Çalışmada bazı görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is development of an automated detection algorithm for the hypertensive patients by using their artery narrowing value on retina images. Blood vessels are affected by cardiovascular diseases such as hypertension, and these effects can be seen very clearly in the retina. The hypertension effect on the retina is known as hypertensive retinopathy and the main sign of the hypertension is artery narrowing in the retina. In this thesis, the artery narrowing values has been determined on fundus image for the hypertensive patients, and hypertensive retinopathy patients have been classified. Image processing techniques have been used in this study.

Benzer Tezler

  1. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. RSA algoritmasını kullanan şifreleme/deşifreleme yazılımının tasarımı

    Data encyption/decryption methods and software design of RSA algorithm

    METİN ERHAN

  3. CNN derin öğrenme tekniği kullanılarak prostat kanser hastalığının teşhisi

    Diagnosis of prostate cancer disease using CNN deep learning technique

    MEHMET EMİN SALMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU

  4. A novel online approach to detect DDoS attacks using mahalanobis distance and Kernel-based learning

    Mahalanobis uzaklığı ve Kernel tabanlı öğrenme kullanılarak DDoS saldırılarını tespit etmek için özgün ve çevrimiçi bir yaklaşım

    SALVA DANESHGADEH ÇAKMAKÇI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZİFE BAYKAL

    DOÇ. DR. THOMAS KEMMERİCH

  5. Implementing an improved intelligent licence plate detection system using image processing and pattern recognition algorithms

    Implementing an improved intelligent licence plate detection system using image processing and pattern recognition algorithms

    JAWAD MUHAMMAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMevlana Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. HALİS ALTUN