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
- Tez No: 334632
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN AVCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- 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
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2024
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıGazi ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜHRE KAYA
- Kan hücrelerinin sayımı hemoglobin ve hematokrit tayininde otomatik sayım aletleri ile manuel yöntemin karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
FİKRET ŞENGÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1994
Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıSağlık BakanlığıEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ENGİN SEBER
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA KARHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEVZİ DAŞ
- 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
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VAKUR BEHÇET ERTÜRK
PROF. DR. AYHAN ALTINTAŞ