Electromagnetic target recognition for lossy and dispersive dielectric objects: Applications to breast tissue classification and tumor detection problem
Kayıplı ve dağıtıcı dielektrik cisimler için elektromanyetik hedef tanıma: Meme dokusu sınıflandırma ve tümör tespit problemine uygulamalar
- Tez No: 385038
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 128
Özet
Bu tezin amacı, iki ayrı elektromanyetik hedef tanıma (EMHT) tekniğinin temel kavramlarını anlamak ve bu tekniklerin uygulamalarını, hava içerisinde ya da kayıplı ve dağıtıcı bir başka ortam içerisinde gömülü olan ve kendisi de kayıplı ve dağıtıcı olan dielektrik cisimlerin tespiti problemine genişletmektir. WD-PCA ve MUSIC Algoritma yöntemlerini kullanan bu EMHT tekniklerinin ikisi de Tekillik Açılım Metoduna (SEM) dayalıdır. Bu teknikler, karmaşık değerlikli doğal rezonans (CNR) frekans bazlı hedef öznitelikleri elde etmek için rezonans bölgesinde geniş bantlı saçınım verilerini WD-PCA ve MUSIC algoritması gibi araçlar kullanarak işlerler. Her iki EMHT tekniği de, mevcut literatürde, mükemmel iletkenler ve/veya mükemmel dielektriklerden yapılmış hedeflerin sınıflandırılması problemlerine başarı ile uygulanmıştır. Bu tezde, yukarıda bahsedilen tekniklerin iki farklı ancak yakından ilişkili probleme uygulanması üzerinde çalışılmıştır. Önce hava içine gömülü olan, kayıplı ve dağıtıcı özellikteki farklı meme doku örneklerinin sınıflandırılması gösterilecektir. İkinci olarak, hem objenin (tümör) hem de çevresindeki ortamın (meme dokusu) kayıplı ve dağıtıcı olduğu, meme tümörü tespit problemi incelenecektir. Gerçekçi tümör dokularının ve farklı yağ doku oranlarına sahip gerçekçi meme dokularının modellenmesi için Cole-Cole parametreleri kullanılmıştır. Farklı tipteki meme dokuları içerisine yerleşmiş farklı büyüklükteki tümörlerin tanınmasındaki zorluk derecesi, her iki EMHT tekniği de kullanılarak tasarlanan uygun hedef sınıflandırıcılar yardımı ile incelenecektir.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to understand the fundamental concepts behind two different electromagnetic target recognition (EMTR) techniques and to extend their applications to the problem of classifying lossy and dispersive objects embedded either in air or in another lossy and dispersive medium. The EMTR techniques, which use either Wigner Distribution-Principal Component Analysis (WD-PCA) approach or Multiple Signal Classification (MUSIC) Algorithm approach, are both based on the Singularity Expansion Method (SEM). They use wide-band scattered data in resonance region to extract object features which are related to complex natural resonance (CNR) frequencies. Signal processing tools such as WD-PCA and MUSIC algorithm are used to extract object features. These two EMTR techniques are already applied in literature to the classification of targets made of perfect conductors and/or perfect dielectrics with success. In this thesis, application of aforementioned techniques will be studied for two different but closely related problems. First, classification of different lossy and dispersive breast tissue samples will be demonstrated when they are embedded in air. Secondly, the problem of breast tumor detection will be illustrated where both the object (tumor) and the surrounding medium (breast tissue) are lossy and dispersive. The Cole-Cole parameters will be used to model realistic tumor tissues as well as realistic breast tissues having different fat (adipose) content. Difficulty of recognition of tumors embedded in different types of breast tissues will be investigated for different tumor sizes by designing proper target classifiers using both EMTR techniques.
Benzer Tezler
- Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi
Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method
H.GONCA COŞKUN
- Gömülü iletken cisimlerin elektromagnetik dalgalar yardımı ile zaman domeninde algılanması
Başlık çevirisi yok
SELÇUK PAKER
Doktora
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİNGÜL YAZGAN
- Eksik veri için seyrek gösterilimler ile radar görüntüleme
Sparse representation radar imaging in the case of missed data
NİHAT KOYUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Sonsuz uzun mükemmel iletken düz yüzeyler üzerindeki silindirik hedeflerin yapay sinir ağları kullanılarak tanımlanması ve sınıflandırılması
Identification and classification of cylindrical targets above infinite perfectly conducting flat surfaces by artificial neural networks
SENEM MAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET KIZILAY
- Automatic target recognition of quadcopter type drones from moderately-wideband electromagnetic data using convolutional neural networks
Dört pervaneli robot helikopter tipi insansız hava araçlarının evrişimli sinir ağları kullanılarak orta derecede bant genişliğine sahip elektromanyetik sinyallerden otomatik yöntemlerle tanınması
RUTKAY GÜNERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖNÜL SAYAN