Geri Dön

Retinaya ait oftalmoskop görüntüler üzerinde yapay arı kolonisi algoritması kullanılarak görüntü kayıtlama

Image registration on ophtalmoscope images of retina using artificial bee colony algorithm

  1. Tez No: 342638
  2. Yazar: MEHMET NURİ TOPLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMET GÖKHAN CİNSDİKİCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 98

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

  1. 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

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ

  2. Kliniğimize getirilen kedi ve köpeklerde karşılaşılan göz hastalıklarının tanısında ultrasonografinin etkinliğinin araştırılması

    Investigation of the effectiveness of ultrasound in the diagnosis of eye diseases in cat and dogs in our clinic

    ADİLE ELİF KESER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Veteriner HekimliğiAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Cerrahi (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ BELGE

  3. Santral seröz koryoretinopatili hastaların optik koherens tomografi anjiografi ile kapiller yoğunluklarının kantitatif olarak değerlendirilmesi

    Quantitative evaluation of capillary density of patients with central serous chorioretinopathy by optical coherence tomography angiography

    HAMİDE GİZEM ÖZCAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Göz HastalıklarıSelçuk Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞABAN GÖNÜL

  4. Yaşa bağlı makula dejeneresansı hastalarında kornea biyomekanik faktörlerin değerlendirilmesi

    Evaluation of corneal biomechanical factors in patients with AGE-related macular degeneration

    ÖMÜR CAN ÖZDEMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Göz HastalıklarıEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY ŞİMŞEK

  5. Tissue specific transcriptome of zebrafish in ache mutant embryos

    Ache mutasyonlu zebrabalığı yavrularında dokuya özgü transkriptomu

    FATMA BETÜL DİNÇASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEN KONU KARAKAYALI