Geri Dön

Uydu görüntüleri ve tıbbi görüntülerden benzer görüntü işleme teknikleriyle bilgi çıkarımı

Data extraction with similar techniques: satellite images and medical images

  1. Tez No: 302552
  2. Yazar: UĞUR ACAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Radyoloji ve Nükleer Tıp, Şehircilik ve Bölge Planlama, Geodesy and Photogrammetry, Radiology and Nuclear Medicine, Urban and Regional Planning
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 166

Özet

Sunulan tez çalışması, çalışma alanı olarak birbirinden tamamen farklı olan ?Mamografi görüntülerinden MK (Mikro Kalsifikasyon) Çıkarımı? ve ?Uydu görüntülerinden binaların otomatik olarak yakalanması? konularında ortak algoritmaların ne denli başarılı olabileceğini araştırmıştır. Yapılan çalışmada, bu iki farklı disiplinde bile sorunların görüntü işleme ortak konu başlığı altında, benzer algoritmalar ile çözülebileceği tespit edilmiştir.Mamografi görüntülerinden MK (Mikro Kalsifikasyon) Çıkarımı çalışması ile dünya sağlık örgütünün verilerine göre dünyada bir milyondan fazla olan meme kanseri hastalarının erken teshinde radyoloji uzmanlarına yardım öngörülmüştür. Sunulan tez çalışmasında, amaç CAD sistemlerinin mamografi görüntüsü üzerindeki temel çalışma konusu olan mikro kalsifikasyonların tam otomatik olarak özgün algoritmalar ile belirlenmesi ve türünün iyi huylu ve kötü huylu olarak ayırt edilmesidir. Bu sayede radyoloji uzmanlarının doğru teşhis yapmalarına katkıda bulunmak amaçlanmıştır.Uydu görüntülerinden binaların otomatik olarak yakalanması çalışmasının amacı, tam otomatik bir süreç ile hızlı olarak doğru sonuçlar üretebilen bir algoritma ve yazılım üretmektir. Böylelikle, çok hızlı müdahale gerektiren afet durumlarında müdahalenin daha hızlı ve doğru yapılabilmesi amacıyla veri üretilmesinde, metropollerdeki kaçak yapılaşmanın tespit edilmesinde ve kent modellerinin oluşturulmasında ve güncellenmesinde büyük iş gücü, zaman kazanımı ve maliyet düşüşü sağlanacaktır.Sunulan tez çalışmasındaki sorunları çözme amacıyla oluşturulmuş temel algoritmalar, matematik morfolojik operatörlerinin kullanılması, RGB renk düzeni içinde veri tabanı bilgisinin saklanması, gürültü giderme algoritmaları, gibi ortak, otomatik algoritmaları içermektedir. Aynı zamanda, lokal eşik değer belirleme yöntemi, MK'ların gruplandırılmasına yönelik algoritmalar, MK'ların iyi huylu veya köyü huylu olarak sınıflandırılmasını sağlayan algoritmalar, bina bölgelerinden binaların oluşturulması, dört köşeli, dörtten fazla köşeli binaların köşelerinin bulunması ve sıralandırılmasının yapılması konusundaki algoritmalar çalışma konuları için ayrı ayrı geliştirilen tam otomatik algoritmalar sunulan tez çalışmasında geliştirilmiştir.Her iki konu başlığı için oluşturulan algoritma Microsoft Visual C# Express Edition ile programlanarak yazılım oluşturulmuştur. Algoritma ve yazılım da, amaç olarak yola çıktığı sorunların çözülmesinde, insan, bilgisayar ve konumdan bağımsız, tam otomatik olarak çalışmaktadır. İki çalışmanın da ortalama doğru tespit oranı %85 düzeyindedir.

Özet (Çeviri)

This thesis study searches how common algorithms shall be successful in terms of ?MC (Micro Calcification) Extraction from Mammography images? and ?automatic capturing of buildings from satellite images? representing completely different working areas. This study identified that matters regarding above stated two different disciplines could be eliminated by means of similar algorithms under common image processing heading.In accordance with data of World Health Organization, assistance is provided to the radiology experts during diagnosis of more than one million breast cancer patients in the world through MC (Micro Calcification Extraction study. This thesis study aims to identify micro calcifications representing basic working area regarding mammography image of CAD systems and identification of its type as non-malignant and malignant. By this way, it is aimed to contribute to the accurate diagnosis of radiology experts.The objective of the study regarding automatic capture of buildings by means of satellite images is to produce an algorithm and software having the capability to create rapid and accurate results with full-automatic process. By this way, large scale of workforce, time saving and cost decrease shall be achieved during data production to provide rapid and accurate intervention in case of disasters requiring extremely rapid intervention, identification of illegal housing at metropolises and creation, as well as updating of urban models.Basic algorithms covered by the thesis study presented and created to eliminate problems include common, specific and automatic algorithms, such as utilization of mathematical morphologic operators, storage of database information for RGB color scheme, noise suppression algorithms. In addition, local threshold identification method, algorithms regarding classification of MCs, algorithms providing classification of MCs as non-malignant and malignant, creation of buildings at housing regions, identification and ordering of building corners having four or more corners are specially developed for related topics within the thesis study presenting specific and full-automatic algorithms.Software is created by programming algorithms created for both headings stated above through Microsoft Visual C# Express Edition. Algorithm and the software operate automatically and independent from human, computer and the location during elimination of related matters. Average success level of both studies is approximately 85%.

Benzer Tezler

  1. Deep unfolding for clutter removal in ground penetrating radar

    Yere nüfuz eden radarda kargaşa gidermek için derin katman açma

    SAMET ÖZGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  2. Single-frame and multi-frame super-resolution on remote sensing images via deep learning approaches

    Derin öğrenme yaklaşımlarıyla uzaktan algılama görüntülerinde tek çerçeve ve çok çerçeve süper çözünürlük

    PEIJUAN WANG

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  3. Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları

    Deep learning based super resolution applications in image processing

    AHENK VURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  4. Compressed sensing based 3D image reconstruction in digital breast tomosynthesis and micro-bioimaging

    Sayısal meme tomosentezinde ve mikro biyogörüntülemede sıkıştırılmış algılama tabanlı 3B görüntü geri çatma

    ADEM POLAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  5. Satellite images super resolution using generative adversarial networks

    Uydu görüntülerinde çekişmeli üretici ağ kullanarak süper çözünürlük

    MARYAM SERDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN