Retina damar görüntülerinde tipik noktaların bulanık rbf modeliyle çıkarsanması
Vascular landmark detection in retinal images using fuzzy rbf
- Tez No: 315663
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED GÖKHAN CİNSDİKİCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Yapay sinir ağları, Fuzzy logic, Artificial neural networks
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Retina damarları, bir takım hastalıkların teşhisinde önemli bir rol oynamaktadır ve bunların başında diabetik retinopati hastalığı gelmektedir. Diabetik retinopati (DR) gözün ışığı algılamasını sağlayan retina isimli sinir tabakasının şeker hastalığı nedeniyle kan damarlarındaki değişikliklere sebep olduğu bir hastalıktır. Hasar görmüş kan damarları sıvı ve kan sızmasına neden olarak dallar ve sert izli (scar) dokular oluşmasına, bunlar da retinanın beyine bozulmuş şekiller göndermesine sebep olmaktadır.Diabetik retinopati, diyabete bağlı olarak erken yaşta ortaya çıkan katarakt ve aynı sebepten dolayı diğer yetişkinlere oranla yaklaşık iki kat fazla görülen göz tansiyonu (glokom) içerisinde en sık görülenidir ve yetişkinlerde önemli bir körlük sebebidir. Diabetik retinopatisi olan hastaların başlangıçta görmelerinde bazı değişiklikler ortaya çıkabilir. Hastalık ilerledikçe, retina yüzeyinde anormal yeni damar oluşumları meydana gelmektedir ve hastalığın tanısı ve ilerleyişi bu yeni damar oluşumlarının takibiyle yapılmaktadır. Bu takip için damardan flöresein boya verilerek özel bir anjiyo çekimi yapılmakta ve boya retina damarlarından geçerken art arda fotoğrafları çekilmektedir. Bu sayede damarlar daha net olarak elde edilebilmektedir. Hastalığın ilerleyişi, damar görüntülerinin çakıştırılarak (registration) farklılıklarının ortaya konulması ile ancak gözlemlenebilmektedir.Bu tez kapsamında, retina damar görüntülerinin çakıştırılması amacıyla retina damar görüntülerindeki tipik noktaların çıkarsanması için yeni bir yöntem olarak Bulanık RBF (Fuzzy RBF) kullanılması amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Retinal vessels play an important role in the diagnosis of various diseases and diabetic retinopathy is one of the major diseases among those. Diabetic retinopathy (DR) is a disease that causes changes in vessels of the retina (nerve layer of the eye that allows the eye to detect the light) caused by diabetes. Damaged blood vessels cause fluid and blood leakage and as a result leading the formation of the branches and rough track (scar) tissue, which cause the retina to send distorted shapes to the brain.Diabetes-related diabetic retinopathy, is one of the most common diseases of cataracts which is seen in early years and eye pressure (glaucoma) which is seen about two times higher in young people than adults and is an important cause of blindness among adults. At the beginning some changes related with the vision of patients with diabetic retinopathy may occur. As the disease progresses, abnormal new vessel formation occurs on the surface of the retina and the progression of the disease and the diagnosis is made by following the formation of new blood vessels. For this tracing, fluorescein dye is used for angiograpghy and consecutive photographs are taken while the dye is circulating in the retinal vessels. In this way, the vessels can be obtained more clearly. The progress of the disease, can be observed only through overlaying images of blood vessels (registration), and uncovering the differences.Within the context of this thesis, Fuzzy RBF (FRBF) is intended to be used as a new method for detection of the landmark points from retina vessels to register the retinal vascular images.
Benzer Tezler
- 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
CİHAT ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED GÖKHAN CİNSDİKİCİ
- Fundus floresein anjiografi görüntüleri üzerinden görüntü işleme teknikleri kullanılarak retinal damar hastalıklarının belirlenmesi
Determination of retinal vascular diseases by using image processing techniques on fundus fluorescein
HALİT ÇETİNER
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ
- Retina görüntülerinde bilgisayar destekli damar segmentasyonu
Computer assisted vessel segmentation from retinal images
ESİN UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜR EMRE GÜRAKSIN
- Uzamsal görüntü filtreleme ile yapay sinir ağı tabanlı retina damar bölütlenmesinin iyileştirilmesi
Improving artificial neural network based retinal vessel segmentation with spatial image filtering
CEM YAKUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mühendislik BilimleriTrakya ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEZER ULUKAYA
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKAY ÖKSÜZ
- Santral seröz koryoretinopati olgularında kesitsel optik koherens tomografi görüntülerinde koroidal haller ve Sattler tabakalarının prognoza etkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effect of choroidal vascular layers on prognosis in optical coherence tomography images of patients with central serous chorioretinopathy
BETÜL YURDABAK GÜVENÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Göz HastalıklarıBalıkesir ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYYÜP KARAHAN