Fusion and combination methods for multimodal content based medical image retrieval
İçerik tabanlı tıbbi görüntü erişme sistemlerinde modalitelerin birleşim yöntemleri
- Tez No: 328399
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOCAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu çalışma, değişik modalitelerin farklibirleştirme yöntemlerinin etkilsiniİçerik tabanlı Görüntü Erişme Sistemlerinin performansını iyileştirmesinde araştırıyor. Bu amaç için, ilk düşük seviyeli görüntü özelliklerininuygun olanını belirlemek için performanslarını değerlendirildi. Sonra farklı mesafefonksiyonlarının etkisini belirlemek için bir karşılaştırma sağlandı. Daha sonra farklı kombinasyon yöntemleri hakkında detaylı bir özgeçmiş sunuldu. Bunun için , modalitelerin birleşiminin, bir bütün olarak sistem performansını nasıl iyileştirebilmesi gösterildi. Ayrıca, bu iyileşmeği daha da artırmak için entegre birleşim yöntemi önerildi ve değerlendirilmesi için, ImageCLEF 2011 tıbbi görüntüler veri seti kullanarak bir dizi deney kuruldu.Sonuçlar bizim onerdiğimiz kombinasyonubugüne kadar önerilen tüm birleşim yöntemlerinden daha iyi çalıştığını ve Görüntü Erişme Sistemlerinin performansını daha fazla artırdığını gösterir
Özet (Çeviri)
In this study, weinvestigate the impact of different fusion methods of modalities for performance improvement of Content-based Image Retrieval (CBIR) systems. We first evaluated the performance of low-level features to determine the suitable one. Then we provided a comparison on effect of different distance functions such as Euclidean distance and Cosine distance on multimodal content based medical image retrieval. Then we presented an in depth investigation on different combination methods for Multimodal CBIR systems. In this way, we show how overall system performance can be improved with combination of multimodality approach and how modalities should be combined in this manner. Furthermore, we suggest a new combination approach which is based on integrating multimodal retrieval and outperforms any other fusion techniques. For evaluation, we set up a series of experiments using ImageCLEF 2011 medical image retrieval track dataset. The results show that our combination approach improves the effectiveness of whole system ever and clearly outperforms over fusion techniques for performance of multimodal CBIR systems.
Benzer Tezler
- Integration of multimodal multimedia database system architecture with query level fusion
Sorgu seviyesinde füzyon destekleyen multimodal çokluortam veri tabanı sistemi mimari entegrasyonu
SAEID SATTARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Affect and personality aware analysis of speech content for automatic estimation of depression severity
Depresyon şiddetinin otomatik tahmini için konuşma içeriğinin duygulanıma ve kişiliğe bağlı analizi
KAAN GÖNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMDİ DİBEKLİOĞLU
- Audio-visual correlation modeling for speaker identification and synthesis
Konuşmacı tanıma ve sentezi için görsel işitsel ilinti modellenmesi
MEHMET EMRE SARGIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MURAT TEKALP
- Fusion of face and iris biometrics for personidentity verification
Başlık çevirisi yok
MARYAM ESKANDARİ
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean UniversityPROF. DR. ÖNSEN TOYGAR
- Sensör füzyonuna dayalı derin öğrenme yöntemleri ile nesne tanıma başarısının artırılması
Increasing object detection success with deep learning methods based on sensor fusion
AHMET ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÇETİN