Geri Dön

Yapay görme sistemlerinde epiretinal implantlara yönelik görüntü işleme ve sinirsel uyartım modelinin geliştirilmesi

Development of image processing and neural stimulation model for epiretinal implants in artificial vision systems

  1. Tez No: 330598
  2. Yazar: MUSTAFA ÖZDEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İRFAN KARAGÖZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 161

Özet

Biyolojik retinanın modellenmesi görme fonksiyonunun restorasyonunu amaçlayan yapay görme sistemleri için oldukça önemlidir. Bunun yanında, retinanın elektriksel uyartımının uygun bir şekilde sağlanması da görsel algı kalitesinin iyileştirilmesi için gereklidir. Literatürde, görüntü içeriğini dikkate almayan, retinayı tek katmanlı bir yapı olarak modelleyen Gauss farkları (DOG) filtresi tabanlı retina modelleri ve klasik elektrot uyartımı için çeşitli yöntemler yer almaktadır. Bu tez çalışmasının ilk kısmında, bu yaklaşımlara alternatif olarak geliştirilen, görüntü verisinin istatistiksel özelliklerini kullanan ve uzaysal-zamansal filtreleme işlemi yapan lokal adaptif yapıya sahip iki aşamalı yapay retina modeli (3D-ADOG) sunulmuştur. Modelin performansı, ateşleme sayısı ve ateşleme aralıkları tabanlı görüntü oluşturma yaklaşımları kullanılarak istatistiksel parametreler açısından standart DOG filtre tabanlı retina modeli ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca, 3D-ADOG modelinin normal gören katılımcılarla gerçek zamanlı olarak test edilebilmesi için DaVinci platformu tabanlı bir simülasyon sistemi geliştirilmiş ve elde edilen sonuçlar sunulmuştur. Tez çalışmasının ikinci kısmında, retinanın elektriksel uyartımı sırasındaki elektrot etkileşimlerini en aza indirmek için Uzaysal-Zamansal Elektrot Eşleştirme ve Lokal Serpiştirmeli Uyartım (STEMLIS) yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen elektrot uyartım yöntemi fosfen tabanlı görüntü oluşturma yaklaşımı kullanılarak klasik elektrot uyartım yöntemi ile görsel ve istatistiksel parametreler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sayısal karşılaştırmalara ilave olarak normal gören katılımcılar yardımı ile yöntemin performansı görsel kalite açısından değerlendirilmiştir. İmplant sistemlerinin bütünleyici bir parçası olarak düşünülen ve bu tez çalışmasında retina implant sistemleri için özgün olarak geliştirilen bir implant programlama arayüzüne de yer verilmiştir. Tez çalışmasındaki görsel ve sayısal sonuçlar değerlendirilerek 3D-ADOG yapay retina modeli ile STEMLIS yönteminin yapay görme sistemlerinin gelişimine katkı sağlayacağı sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Modeling the biological retina is highly important for the visual prosthesis systems which aim to visual restoration. Beside this, providing the suitable electrical stimulation for the retina is also critical in terms of improvement of visual perception quality. In the literature, Difference of Gaussians (DOG) filter based retina models which do not consider local image characteristics by modeling the retina as a one-layered structure, and classical electrical stimulation methods have been presented. In this thesis, as an alternative model to those models, a local adaptive artificial retina model (3D-ADOG) that performs two-stage spatio-temporal filtering process according to the local characteristic of the image data was developed. Performance of the model was compared with standard DOG filter based retina model by using spike-count and spike-intervals based image reconstruction approaches in terms of some statistical parameters. Correspondingly, DaVinci platform based a real-time simulation system was also developed for performing visual tests with normal seeing subjects. In the second part of the thesis, in order to minimize the electrode interactions, during electrical stimulation of retina, Spatio-Temporal Electrode Mapping and Local Interleaved Stimulation (STEMLIS) method was developed. By simulation studies using statistical parameters, STEMLIS method was compared with classical electrode stimulation method in literature. In the simulations phosphene based image reconstruction approach was used. In addition to quantitative simulation studies, qualitative simulation studies with normal seeing subjects were also performed for evaluation of the performance of the method in terms of visual quality. Moreover, a novel implant programming interface which is considered as a supplementary part of the implant systems was also developed for retina implant systems. By considering the qualitative and quantitative results of the thesis, it is concluded that 3-D ADOG retina model and STEMLIS method could have significant contribution for visual restoration studies.

Benzer Tezler

  1. Nesne tanıma ve aralarındaki topolojik ilişkilerin semantik düzeyde incelenmesi

    Object recognition and determining the topological relations in between semantically

    FİLİZ SOYKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. CAVİT TEZCAN

  2. Lazer işaretleri ile yapay zeka temelli hedef analizi

    Artificial intelligence based target analysis with laser signals

    NEVZAT OLGUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

  3. Üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için matematik ve algoritmik ilkeler

    University campus vehicles number plate recognition and following mathematical and algorithmic principles

    AHMED AMİR KHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ

  4. Yüz tanıma: Öz yüzler yapay sinir ağları, Gabor dalgacık dönüşümü yöntemleri

    Face recognition: Eigenfaces, neural networks, Gabor wavelet approaches

    HALİT ERGEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KRASSİMİR IANKOV

  5. Ofis aydınlatma kontrol sistemlerinin giriş verilerinin bulanık mantık ile belirlenmesi

    The Determination of input data for the office lighting control systems by using fuzzy logic

    PINAR TÜMER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. SERMİN ONAYGİL