Geri Dön

Retina görüntülerinde radyal tabanlı fonksiyon sinir ağları ile damar tipik noktalarının tespit edilmesi

Vascular landmark detection in retinal images using radial basis function neural networks

  1. Tez No: 291053
  2. Yazar: CİHAT ÇETİNKAYA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED GÖKHAN CİNSDİKİCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Retina görme işleminin gerçekleştiği tabaka olduğundan dolayı, retinada oluşan hastalıklar doğrudan görme duyumuzu tehdit etmektedir. Bu sebeple retina üzerinde meydana gelen değişimlerin incelenmesi hastalıkların erken teşhis edilmesine olanak sağlar.Aynı hastadan farklı zamanlarda alınan retina görüntülerinin karşılaştırılması ve aralarında meydana gelen değişimlerin izlenmesi görüntü çakıştırma yöntemiyle yapılmaktadır. Görüntü çakıştırma işlemi, referans görüntü ile hedef görüntüden seçilen tipik noktalarının birebir eşleştirilerek iki görüntü arasındaki farkın elde edilmesi prensibine dayanmaktadır.Bu tez çalışması kapsamında, görüntü çakıştırma işleminde kullanılan retina damarlarının çatallanma ve kesişim noktalarının tespit edilmesine yönelik 3 aşamadan oluşan yeni bir yöntem önerilmektedir. İlk aşamada retina görüntülerinde gürültü temizlenmekte, daha sonra Temel Bileşenler Analizi ile öznitelik vektörleri çıkarılmakta ve son aşamada ise Radyal Tabanlı Fonksiyon Sinir Ağı kullanılarak sınıflandırma yapılmaktadır.

Özet (Çeviri)

The diseases which have been developed within retina affect the sense of sight directly as retina is the layer where the process of vision takes place. Therefore, analyzing the changes occuring over retina enables pre-diagnosis of diseases.Comparison of the various retinal images that are received at different times from the same patient and following the changes that occur between these various retinal images can be implemented via image registration method. Image registration method is based on the principle of obtaining the difference between two images by matching the landmark points that are chosen from the reference and target image.This thesis aims at designating a new method which consists of three stages for detecting the bifurcation and crossover points of retinal vessels which are used in image registration. In the first stage of proposed method; noise is removed by using mean filter and uneven illumination is equalized by using background homogenization method, in the second stage; feature vectors are extracted by using principal component analysis and as for the final stage; classification is performed using radial basis function neural network.

Benzer Tezler

  1. Diyabetik retinopati hastalığında lezyon bölgelerinin tespitine yönelik benzerlik ölçüm teknikleri

    Similarity measurement techniques for the detection of lesion regions in diabetic retinopathy disease

    ONUR KILINÇÇEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED GÖKHAN CİNSDİKİCİ

  2. Görüntü işleme ve makine öğrenmesine dayalı diyabetik retinopati hastalığı teşhisi ve sınıflandırılması

    The diagnosis and classification of diabetic retinopathy disease based on image processing and machine learning

    KEMAL ADEM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM

  3. Diyabetik retinopati hastalığının video-okülografi sinyalleri kullanılarak sınıflandırılması

    Classification of diabetic retinopathy disease by using video-oculography signals

    CEREN KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE UZUN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN ERKAYMAZ

  4. Renkli retina görüntülerinden diyabetik retinopati hastalığının erken tespiti için otomatik bir yöntem

    An automatic method for early detection of diabetic retinopathy disease from color retinal images

    SEYFULLAH ALVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. OKTAY YILDIZ

  5. Elektronik retina tasarımına uygun yapay sinir ağı yapısının araştırılması

    The Research of the most suitible neural network structure for design of electronic retina

    NİHAN COŞKUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM