Geri Dön

Otomatik kan hücrelerinin tanınması ve sınıflandırılmasında değişmez momentlere dayalı görüntü işleme yöntemlerinin kullanılması

The classification and recognition of automatic blood cells using image processing methods based invariant moments

  1. Tez No: 334632
  2. Yazar: MUAMMER TÜRKOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN AVCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü İşleme, Kan Hücreleri, Görüntü İşleme Teknikleri, Hu?nun Değişmez Moment, Çoklu Destek Vektör Makineleri Sınıflandırıcısı, Image Processing, Blood Cells, Image Processing Techniques, Hu Moment Invariant, Multiple Support Vector Machine classifier
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Bu çalışmada mikroskobik görüntülerindeki kan hücrelerinin tanınması ve sınıflandırılması için değişmez moment ve çoklu sınıf destek vektör makinelerine (ÇSDVM) dayalı bir yöntem önerilmiştir. ÇSDVM sınıflandırıcısı en çok kullanılan sınıflandırıcılarından biridir. Fakat günümüze kadar kan hücrelerinin tanınması ve sınıflandırılmasında Hu değişmez momentler ile beraber kullanılmamıştır. Bu tez çalışması önişlem aşaması, öznitelik çıkarma aşaması, sınıflandırma aşaması ve test aşaması olmak üzere 4 süreçten oluşur. Ön işleme aşamasında, gri tona çevirme, median filtreleme, kontrast, eşikleme ve morfolojik-mantıksal süreçleri kapsar. Öznitelik çıkarma aşamasında, kan hücrelerinin değişmez moment değerleri hesaplanır. Sınıflandırma aşamasında, bir önceki aşamada çıkarılan özniteliklerin sınıflandırılmasında çoklu sınıf destek vektör makinesi (ÇSDVM) kullanılır. Test aşamasında ise önerilen yaklaşımın başarı yüzdesi hesaplanmıştır. Çalışmada başarı yüzdesini tahmin edebilmek için MATLAB programı kullanılmıştır ve testin sonunda, toplam %98,4 başarı oranı tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, it is proposed a method based on invariant moments and Multi Class Support Vector Machine (MCSVM) for recognition and classification of human blood cells in microscopic images. MCSVM classifiers be one of most widely used classifier, but recognition and classification of blood cells so far not used in conjunction with Hu invariant moment. This thesis consists of the four processes about to be preprocessing stage, feature extraction stage, classification stage, and testing stage. The pre-processing stage includes the gray tone dialing, median filtering, contrast, thresholding and morphological-logical processes. Feature extraction phase are calculated invariant moment values of blood cells. The classification stage used multi-class support vector machine (MCSVM) for the classification of features the extracted the previous stage. The testing phase, it was calculated the percentage of success of the proposed approach. İn this study used MATLAB program in order to estimate the percentage of success. Further the end of the test have been identified total 98,4% success rate.

Benzer Tezler

  1. Blood flow and measurement techniques

    Kan akışı ve ölçüm teknikleri

    AYŞE KANDEMİR AKALIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. OSMAN F. GENCELİ

  2. Akut lösemi tanısı ve hematolojik hastalığı olan hastalarda kemik iliği hücrelerinin yeni nesil otomatik kan sayım cihazında değerlendirilmesi

    Evaluation of bone marrow cells with the new generation automated hematology analyzer among patients with acute leukemia and other hematological diseases

    SELİN SİNEM KADIOĞLU TERZİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıGazi Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜHRE KAYA

  3. Kan hücrelerinin sayımı hemoglobin ve hematokrit tayininde otomatik sayım aletleri ile manuel yöntemin karşılaştırılması

    Başlık çevirisi yok

    FİKRET ŞENGÜL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıSağlık Bakanlığı

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ENGİN SEBER

  4. Lösemi tespiti için kan hücrelerinin derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması

    Deep learning-based classification of blood cells for detection of leukemia

    ALI AHMED OMAR ALBELAZI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA KARHAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FEVZİ DAŞ

  5. Development of an experimental image processing tool and flow-cytometry based electromagnetic scattering analysis for medical diagnosis of red blood cell pathology

    Kırmızı kan hücresi patolojisinin tıbbi teşhişi için deneysel gorüntü işleme aracının ve akış-sitometri esaslı elektromanyetik saçılım analizinin geliştirilmesi

    POLAT GÖKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VAKUR BEHÇET ERTÜRK

    PROF. DR. AYHAN ALTINTAŞ