Geri Dön

Sayısal görüntü işleme ile göz hastalıklarının teşhisi için bir yardımcı sistem tasarımı

Auxiliary - system design for diagnosis of eye diseases by using digital image processing

  1. Tez No: 355550
  2. Yazar: MEFULE GÖKÇE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN TAŞGETİREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Doktorlar tarafından gerek hastalıkların tanısında gerekse tedavisinde bilgisayar destekli tıbbi görüntüleme teknikleri ve teknolojileri çok geniş bir şekilde kullanılmaktadır. Doktorlar hastalıkların teşhisi için röntgen, MR gibi manyetik görüntüleme cihazlarından elde edilen görüntüleri inceleyerek mesleki bilgi ve tecrübelerine göre hastalığın tanısını koymaktadır. Göz hastalıklarının çoğu optik görüntüleme cihazları ile doktorlar tarafından tespit edilmektedir. Ancak bazı hastalıklar doktorların tespitinin yanında görüntü işleme yazımları ile de tespit edilebilmektedir. Bu çalışmada optik diskin yerinin otomatik olarak belirlenmesi ve retinal göz hastalıklarından makulanın dejenerasyonunun tespiti için literatürde çalışılan yöntemlere alternatif bir yöntem geliştirilerek farklı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu çalışmada özellikle optik diskin belirlenmesinde retinadaki kan damarlarının çıkartılması ve blok tarama ile optik diskin bulunduğu bölgedeki en fazla beyaz piksel sayısı dikkate alınarak bir işlem yapılmıştır. İyi çekilmiş resimler içerisinde başarının %85 olduğu görülmüştür. Makula bölgesi optik diske göre literatürde belirtilen matematiksel bir ifade ile tespit edilmiş, hastalığın varlığının belirlenmesinde ise yapay sinir ağları kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Computer aided medical imaging techniques and Technologies has been used very widely by medical doctors both in the diagnosis and treating of disease. Medical doctors analyze the images obtained from imaging devices such as x-ray and MR and for diagnosis of diseases and diagnose according to the professional knowledge and experience for the diagnosis of the disease. Most of the eye diseases are detected by doctors with optical imaging devices. However, some diseases beside to the diagnosis of doctors can also be detected by image processing software. In this study an alternative approach has been developed for automatic determination of the location of the optical disc and detecting macular degeneration of retinal eye diseases. In this study, particularly detecting optic disk, a process was conducted considering maximum white pixels in the region of the optical disc with blood vessel extraction in the retinal images and block processing. Success was found to be 85% of well taken photos. Macular area according to the optical disc were determined by a mathematical expression described in the literature. The artificial neural network method and morphological studies were conducted to determine the presence of disease.

Benzer Tezler

  1. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Numerical investigation on the acoustic imaging of the human respiratory system and manufacturing of the synthetic experimental model

    İnsan solunum sisteminin akustik görüntülemesinin sayısal incelenmesi ve sentetik deneysel modelin üretimi

    FURKAN GİNAZ ALMUS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖZER

  3. Bulanık yerel bilgi c-ortalamalar algoritmasıyla histopatolojik görüntü bölütleme

    Fuzzy local information c-means algorithm for histopathological image segmentation

    MUSTAFA ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  4. Compressed sensing based 3D image reconstruction in digital breast tomosynthesis and micro-bioimaging

    Sayısal meme tomosentezinde ve mikro biyogörüntülemede sıkıştırılmış algılama tabanlı 3B görüntü geri çatma

    ADEM POLAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  5. Intraocular lens based vision simulator using computational holographic displays

    Holografik ekran kullanan intraoküler lens temelli görüntü simülatörü

    DENİZ AKYAZI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    BiyomühendislikKoç Üniversitesi

    Biyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ÜREY

    PROF. DR. AFSUN ŞAHİN