A fluid dynamics based image segmentation approach and pap-smear image data classification
Pap-smear örneklerınde akışkan dinamiğine dayalı bır segmentasyon yaklaşımı ve görüntü versinin sınıflandırılması
- Tez No: 307799
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUTLU AVCI, DOÇ. DR. MUSTAFA GÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoteknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biotechnology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Kanser, günümüzde insanlığın en önemli sağlık sorunlarından birisidir. Kanserin kesin tanısı hastadan alınan doku örneklerinin patologlar tarafından incelenmesi ile konulmaktadır. Yaygın olarak görülen kanser türlerinden birisi de, serviks kanseridir ve teşhisi, Pap-smear testleri aracılığı ile yapılmaktadır. Pap-smear testi, hastadan alınan hücre örneklerinin mikroskop altında patologlar tarafından gözle incelenerek çeşitli anomalilerin aranmasına dayanır. Pap-smear örneklerinde, insan hatasının azaltılabilmesi ve test sürecinin hızlandırılabilmesi amacıyla bilgisayar destekli karar verme ve algılama sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, dijital ortama aktarılmış Pap-smear örneklerindeki anamolileri belirleyebilen bir bilgisayar destekli analiz sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Hücre çekirdeğinde büyüme ve sitoplazma alanlarında deformasyon gibi bozunmalar kanser varlığına ilişkin çok önemli ipuçları sağlayabilmektedir. Ancak Pap-smear örneklerinin bir çoğunda yaygın olarak görülen üst üste binmeler ve çeşitli gürültüler makinelerin doğru tanı koymalarını zorlaştırmaktadır. Bu nedenle geleneksel morfolojik görüntü işleme yöntemlerine ek olarak yeni bir segmentasyon yöntemi geliştirilmiş ve kullanılmıştır. Önerilen segmentasyon yöntemi, akışkan dinamiğine dayanmaktadır. Hücrelerin yoğun biçimde üst üste bindiği durumlarda bile, modellenen akışkan, sitoplazma alanlarına nüfuz edebilmektedir. Bu sayede gerçekleştirilen bölütleme sonrası, hücre ve çekirdeklerden elde edilen sayısal özellikler sınıflandırılmıştır. Ayrıca çalışmamızda, geleneksel makine öğrenmesi yaklaşımlarından bazıları anormalite tespiti için denenmiş ve karşılaştırılmış, böylece pap-smear örneklerini tanılama becerisine sahip bir sistem ortaya konulmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, cancer is one of the most important health issues of humanity. Diagnosis of cancer is based on examination of tissue samples, taken from patients by pathologists. One of the most common types of cancer is cervical cancer and it?s diagnosis is made by Pap-smear test which is based on visual examinations of biopsy samples under microscope for detection of anomalies. In order to reduce human error and accelerate the Pap-smear test, computer based decision and detection systems are required. In this study, development of a computer aided analyses system is aimed which is capable of detect anomalies on Pap-smear samples. Morphological features of cells on the samples, such as growth of cell nucleus or deformation on shape of cytoplasm area may provide crucial information about existence of cancer to such a computer aided system. However, in most cases of pap-smear image data, cytoplasm areas are overlapped and there are several types of artifacts on the samples which makes it difficult to extract features from cells for detection of abnormalities. Therefore a new segmentation method is developed and used in this study in addition to conventional morphological methods. Proposed method is based on fluid dynamics. Modeled fluid during the segmentation process is capable of penetrate entire cytoplasm areas even where high degree of cell overlapping occurs. In this way, extracted features form cell are used for classification after segmentation process. Besides, some of the machine learning algorithms are examined and compared in this study for classification of Pap-smear samples for development of a analyses system which is capable of recognize abnormalities on sample cells.
Benzer Tezler
- Computational fluid dynamics analysis in pre-surgery planning for congenital heart defect repairs
Doğumsal kalp hastalıklarının tamiri için akışkanlar dinamiği hesaplamaları ile ameliyat öncesi planlama
KEVSER BANU KÖSE
Doktora
İngilizce
2019
Biyomühendislikİstanbul Medipol ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEREM PEKKAN
- Design process, manufacturing and material characterization of a prosthetic polymer aortic heart valve
Protez polimer aort kalp kapağının tasarım süreci, üretimi ve malzeme karakterizasyonu
MÜGE YAREN YAŞARTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ
- Akciğer obstrüksiyonlarının ekspirasyona olan etkisinin sayısal olarak incelenmesi ve SFT sonuçlarıyla ilişkilendirilmesi
Numerical investigation of the effects of airway obstructions on expiratory flow and association with PFT results
UFUK DEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN GÜNEŞ
- Experimental and numerical investigation of pressure swirl atomizers
Basınçlı girdap tipi püskürteçlerin deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
BÜLENT SÜMER
Doktora
İngilizce
2014
Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI TUNCER
DOÇ. DR. OĞUZ UZOL
- Investigation of the effect of geometrical parameters of pressure swirl atomizer on the hollow cone spray
Basınçlı girdap tipi püskürtecin geometrik parametrelerinin sprey üzerindeki etkisinin araştırılması
TOLGA TOKGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH ULAŞ