Automated photographic grading of vitreous haze in uveitis
Üveite bağlı vitröz bulanıklığın otomatik fotografik derecelendirilmesi
- Tez No: 379848
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPER DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Üveite bağlı vitröz bulanıklık, fundus fotoğrafında göz fundusunun ayrıntılarının seçilmesini zorlaştırır. Oftalmologlar fundus fotoğrafına bakarak, hastaların üveal ağındaki enflamasyonun şiddetinin bir göstergesi olarak, vitröz bulanıklık derecesini tespit ederler. Fundus fotoğraflarının manuel incelenmesi hem zaman kaybına yol açar hem de hatalara açıktır. Bu tezde, vitröz bulanıklığın otomatik fotoğrafik derecelendirilmesi için algoritmik bir metot öneriyoruz. Metodumuz iki kısımdan oluşmaktadır: öznitelik seti bulma ve sınıflandırma. Çeşitli sınıflandırma algoritmaları farklı derecede vitröz bulanıklığa sahip fundus resimleri ile eğitilmiştir. Doğrusal çekirdek fonksiyonuna sahip bir destek vektör makinesi ile sınıflandırılan kapsamlı bir öznitelik setinin sonuçları gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In the presence of vitreous haze due to uveitis, fundus details become less discernible in fundus photography. Ophthalmologists use fundus photographs in order to evaluate the vitreous haze level of patients as an indication of the severity of the inflammation in the uveal tract. Manual inspection of fundus photographs is time consuming, in addition to being error prone. In this thesis, we propose an algorithmic methodology for automated photographic grading of vitreous haze. The proposed algorithm is founded on automatic quality assessment and fundus image segmentation techniques. The method has two stages, namely feature set extraction and classification. Several classifiers are trained using a data set of fundus images with varying degrees of vitreous haze. Promising results are presented based on a comprehensive set of extracted features and a support vector machine based classifier with a linear kernel function.
Benzer Tezler
- Automated grading and diagnosis system for evaluation of dry eye disease
Kuru göz hastalığının değerlendirilmesi için otomatik sınıflandırma ve tanı sistemi
AYŞE ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHA ŞEN
- Makina halılarının yapısal özellikleri ile mekanik etkiler karşısındaki davranış özellikleri üzerine bir araştırma
The physics of woven carpets
ÖMER BERK BERKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMEL ÖNDER
- Automated detection of oral lesions using deep learning for early diagnosis of oral cancer
Başlık çevirisi yok
GİZEM TANRIVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET CENGİZ ONBAŞLI
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ERGEN
- Tracing the colors of clothing in paintings with image analysis
Tablolardaki kişilerin kıyafet renklerinin imge analizi ile çıkartılması
CİHAN SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH
DOÇ. DR. ALKIM ALMİLA AKDAĞ SALAH
- X-ışınları kırınımı yöntemiyle mesterolon (C20H32O2) kristalinin yapı analizi
Başlık çevirisi yok
SÜHEYLA ÖZBEY
Doktora
Türkçe
1988
Fizik ve Fizik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN KENDİ