Retinaya ait oftalmoskop görüntüler üzerinde yapay arı kolonisi algoritması kullanılarak görüntü kayıtlama
Image registration on ophtalmoscope images of retina using artificial bee colony algorithm
- Tez No: 342638
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET GÖKHAN CİNSDİKİCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- 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
Görüntü kayıtlama, görüntü işleme alanındaki önemli konulardan birisidir. Askeri, coğrafi veya medikal amaçlı birçok görüntü kayıtlama çalışması bulunmaktadır. Bu tezde retinaya ait aynı oftalmoskop cihazıyla elde edilmiş görüntüler üzerinde Yapay Arı Kolonisi algoritması ile görüntü kayıtlama işlemi önerilmiştir. Bu tez çalışmasında, retina görüntülerindeki damar yapısını çıkarmak için Frangi Algoritması, görüntüler arasındaki benzer noktaların bulunması için de SURF (Speeded Up Robust Features) Algoritması kullanılmıştır. Yapay Arı Kolonisi Algoritması, arıların zengin içerikli balözü kaynaklarını aramalarını modelleyen en son ve başarılı optimizasyon algoritmalarından biridir. Tez kapsamında Yapay Arı Kolonisi Algoritması referans ve giriş görüntüleri arasında en iyi benzerliği elde etmek için giriş görüntüsündeki özellik noktalarının koordinatlarına dönüşüm yapmak için kullanılmıştır. Test aşamasında üç tür resim kullanılmıştır. Birinci tür DRIVE retina görüntüleri veritabanı, ikinci tür hastalıklı retina görüntüleri ve üçüncü tür ise medikal olmayan resimlerdir. Algoritmanın başarısını ve geri-dönüşüm kabiliyetlerini tespit etmek için DRIVE veritabanı görüntüleri üzerinde iki grup dönüşüm kullanılmıştır. Birinci dönüşüm grubu döndürme, öteleme, ölçekleme ve bunların kombinasyonlarını (toplam yedi dönüşüm formu) içermekte, ikinci grup ise döndürme, öteleme, yamultma ve bunların kombinasyonlarını içermektedir. Test sonuçları önerilen algoritmanın, optimizasyon algoritmalarını kullanarak görüntü kayıtlama yapan diğer çalışmalara göre çok başarılı olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Image registration is one of the important subjects in the field of image processing. There are many image registration studies on military, geographical or medical purposes. In this thesis, image registration on retinal images which taken by ophtalmoscope with Artificial Bee Colony Algorithm is proposed. In this thesis, Frangi Algorithm was used for extracting vessel structure on retinal images and SURF (Speed Up Robust Feature) Algorithm was used for finding similar points between images. Artificial Bee Colony Algorithm is one of the latest and successive optimisation algorithms that models the process searching rich nectar resources of bees. Within the scope of thesis Artificial Bee Colony Algorithm was used to making transformations to the coordinates of feature points on input image for obtaining best similarity between reference and input images. Three types of images were used in the test phase. First type is DRIVE database of retinal images, the second type is diseased retinal images and third type is non-medical images. Two group transformations were used on images of DRIVE database to detect the success and back-transformation abilities of algorithm. First transformation group includes rotation, translation, scaling and their combinations (totally seven transformation forms), second group includes rotation, translation and shearing and their combinations. The results of tests shows that proposed algorithm is more successful than the other image registration studies which are using optimisation algorithms.
Benzer Tezler
- Santral sinir sistemi inflamatuar hastalıklarında (multipl skleroz, nöromyelitis optika ilişkili hastalık, Anti-MOG ile ilişkili hastalık ve kronik rekürren inflamatuar optik nevritler) görsel bulguların, görme ile ilişkili yaşam kalitesinin ve OKT bulgularının uzamsal değerlendirilmesi
Spatial evaluation of visual findings, vision-related quality of life and OCT findings in central nervous system inflammatory diseases (multiple sclerosis, neuromyelitis optica-related disease, Anti-MOG-related disease and chronic recurrent inflammatory optic neuritis)
SELİN DOĞU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
NörolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU ALTUNRENDE
- Yeni tanılı akut miyeloid lösemi hastalarında fundus bulgularının incelenmesi
Retinal microvascular changes in newly diagnosed acute myeloid leukaemia
HATİCE ALTUNTAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
HematolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇITIRIK
- Oküler hipertansiyonlu olgularda ve risk gruplarında standart akromatik perimetri, kısa dalga boylu perimetri ve optik koherens tomografi parametrelerinin ilişkisi
The relationship of standard achromatic perimetry, short wavelength perimetry and optical coherence tomography parameters in ocular hypertension cases and risk groups
CEYDA BAŞKAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Göz HastalıklarıSağlık BakanlığıGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM GÜRBÜZ KÖZ
- Retina ven oklüzyonlarında oküler komplikasyonlar
Ocular complications in retinal vein occlusion
TİTAP YAZICIOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1996
Göz HastalıklarıTrakya ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT LEVENT ALİMGİL
- 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