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
- Tez No: 282871
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ONUR TOKER, PROF. SADIK KARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- RSA algoritmasını kullanan şifreleme/deşifreleme yazılımının tasarımı
Data encyption/decryption methods and software design of RSA algorithm
METİN ERHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. BÜLENT ÖRENCİK
- CNN derin öğrenme tekniği kullanılarak prostat kanser hastalığının teşhisi
Diagnosis of prostate cancer disease using CNN deep learning technique
MEHMET EMİN SALMAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- 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
2019
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZİFE BAYKAL
DOÇ. DR. THOMAS KEMMERİCH
- 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
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMevlana ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. HALİS ALTUN