Geri Dön

Retina görüntülerinin kalite değerlendirmesi ve diyabetik retinopati hastalığının tespiti

Retinal image quality assessment and detection of diabetic retinopathy disease

PDF İndir

  1. Tez No: 365229
  2. Yazar: UĞUR ŞEVİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL KÖSE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Retina görüntü analizi, Görüntü kalite değerlendirmesi, Diyabetik Retinopati, Kan damarları, Optik disk, Makula, Fovea, Görüntü sınıflandırma, Görüntü işleme, Makine öğrenmesi, Retinal image analysis, Image quality assessment, Diabetic retinopathy, Blood vessels, Optic disc, Fovea, Image classification, Image processing, Machine learning
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 172

Özet

Diyabetik Retinopati (DR), diyabet sonucu oluşan ve erken teşhis edilmediği takdirde körlüğe neden olan bir göz hastalığıdır. Dünyada körlüğe neden olan başlıca hastalıktır. Bu göz hastalığının görme kaybına yol açmaması için diyabet hastalarının düzenli olarak oftalmologlar tarafından renkli retina görüntüleri alınıp erken teşhis ve tedavi yöntemlerinin uygulanması gerekmektedir. Ancak günümüzde diyabet hastalığının oldukça artış göstermesi hasta yoğunluğunu da arttırmıştır. Tüm bu hastaların düzenli olarak takip edilebilmesi için yeterli sayıda uzman ve zamana ihtiyaç vardır. Bu nedenle çalışmamızda, oftalmologların teşhis işlerini kolaylaştırma ve zaman kaybının önlenmesi için göz hastalıklarının otomatik teşhisini amaçlayan yöntemler önerilmiştir. Bu tez çalışmasında öncelikle fundus kamera ile alınan görüntülerin yeterli kaliteye ve bilgiye sahip olup olmadıkları tespit edilmiştir. Uygun retina görüntüsü bulunduktan sonra retinanın temel anatomik yapıları olan kan damarları, optik disk ve fovea tespit edilmiştir. Bu anatomik yapılar retinadaki anormalliklerin tespitinde kullanılan yöntemler için önemli referans bölgelerdir. Daha sonra DRP sonucu oluşan sert eksuda, yumuşak eksuda, hemoraji ve mikroanevrizma gibi lezyonların öznitelikleri çıkartılıp istatistiksel sınıflandırıcılar yardımıyla sınıflandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Diabetic retinopathy (DR) is an eye disease caused by diabetes, and results blindness if it is not diagnosed at early stages. DR is the major disease that causes blindness in the world. Patients with diabetes should be monitored using fundus imaging by an ophthalmologist for early diagnosis and treatment of DR. However, incidence of DR disease rises considerably depending on increased number of diabetes patients. Adequate amount of time and number of experts are needed to monitor DR patients. Unfortunately, these resources is unavailable at sufficient rates. Hence, we proposed automatic methods for diagnosing DR disease that will reduce diagnosis time of ophthalmologist by eliminating diagnosis of unnecessary images. In this thesis, a novel method for assessing adequacy of fundus image quality is proposed at first. After identification of suitable retinal images, fundamental anatomical structures of retina, which are blood vessels, optic disc and fovea, are detected. These anatomical structures are crucial for diagnosis of abnormalities in the retina. Finally, machine learning algorithms are used to identify hard and soft exudates, hemorrhages and microaneurysms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    858775

    A 3D video quality evaluation model that provides high depth perception satisfaction and efficient transmission channel use based on depth cues

    Derinlik ipuçlarına dayanarak yüksek derinlik algısı memnuniyeti ve verimli iletim kanalı kullanımı sağlayan bir 3 boyutlu video kalite değerlendirme modeli

    YAMAÇ TAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTED Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKÇE NUR YILMAZ

  2. Tez No

    427975

    Computer analysis of retinal images for vessel anomaly detection

    Retina görüntülerinin damar anomali belirlemek amacıyla bilgisayarda analizi

    SHAHAB ASLANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL

  3. Tez No

    309211

    Retina görüntülerinin ayrıştırılması

    Segmentation of retina images

    KEMAL BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RECEP DEMİRCİ

    YRD. DOÇ. DR. ALİ ÖZTÜRK

  4. Tez No

    678476

    Evrişimli sinir ağları kullanılarak retina görüntülerinin segmentasyonu ve sınıflandırılması

    Segmentation and classification of retina images using convolutional neural networks

    MALI MOHAMMEDHASAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN UĞUZ

  5. Tez No

    719880

    Diyabetik retinopati hastalığının erken teşhisi için retina görüntülerinin derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması

    Deep learning based classification of retinal images for earlydiagnosis of diabetic retinopathy disease

    YUSUF BAHRİ ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTAÇ ALTAN

Geri Dön