Geri Dön

Skin cancer detection using image processing techniques

Görüntü işleme tekniklerı kullanarak deri kanseri tespit edilmesi

  1. Tez No: 387290
  2. Yazar: ABDULLAH AL KAFEE
  3. Danışmanlar: DR. SERDAR YILMAZ, YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Malign Melanoma (MM) en sık rastlanan üçüncü tip insan deri kanseridir. Tez çalışmamızda ABCD puanlanması bilgisayar tabanlı algoritmalar ile gerçekleştirilerek standart risk analizi hedeflenmiştir. Bu amaca yönelik olarak İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Dermatoloji Bölümü ile iş birliğine gidilmiş, alınan Etik Kurul onayı ile deri kanseri risk analizleri için görüntü kayıtları alınmıştır. Gerçekleştirilen çalışma kapsamında alınan deri kanseri riski içeren resimler, bilgisayar ortamında görüntü işleme algoritmaları kullanılarak analiz edilmiş ve işlemlerden geçirilmiştir. Klinik çalışmalar ile alınan resimler öncelikle ön filtrelerden geçirilerek ABCD puanlamasına uygun formata getirilmiştir. Ön filtreleme çalışmalarında deri üzerindeki özellikle ışık yansımaları, kıl görüntü etkileri ve deri desen çizgilerinin neden olduğu gürültü etkileri resimden uzaklaştırılmıştır. Yapılan ön filtreleme çalışmaları ile gereksiz veri kaybı da engellenmiştir.ABCD puanlama işlemi için ön filtrelerden geçirilen resim, öncelikle A asimetri puan algoritması için puanlanmaktadır. Kütle merkez noktasından çizilen simetri çap eksenleri doğrultusunda çeyrek dilimlere ayrılan resimler simetri için 0-1 arasında puanlamıştır. B sınır puanlaması için lezyona ait kütle merkezine bağlı olarak, resmin sınırlarını en iyi fit (kesen) eden elipsoid daire ile farkları hesaplanarak bulunmuştur. C renk puanlaması için lezyon alanı içerisinde bulunan gerçek RGB (Red-Green-Blue) renkleri yüzey toplam piksel sayısına oranlanarak 0-1 arasında puanlanmıştır. D puanlaması resimlerden dijital zoom olması nedeniyle gerçekleştirilememiştir. Gerçekleştirilen bilgisayar tabanlı ABCD çalışmalarının sonuçları, klinik çalışmalardaki dermatolog sonuçları ile karşılaştırmalı olarak tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Malignant Melanoma (MM) is the third type most frequently occurring human skin cancer.The objective of our thesis is to catagorise the standard risk level by computer based algorithm. For this purpose, in collaboration with Istanbul University Faculty of Medicine Department of Dermatology adopted and the risk of skin cancer, with the approval of the Ethics Committee for the analysis of image recordings is taken. The risk of skin cancer, including photos taken within the scope of work performed on computer using image processing algorithms were analyzed the actions.For ABCD computer based scoring, pre-processing studies have been done, especially in the light reflections on the skin, hair, image effects and noise effects caused by skin pattern lines were removed from the illustration. With the work of the pre-filtering of redundant data loss is prevented. ABCD scoring process image for the pre-processing is passed, primarily for the algorithm A, asymmetry points scored. Sectional diameter of the symmetry axes of the line drawn from the center of mass separated lines for symmetry as graded between 0-1 score. B, border depending on the center of mass of the lesion in order to limit scoring, best fit the boundaries of the image (cut) is derived by the ellipsoid apartment with a difference. A lesion in the area of color in the rankings for the actual RGB (Red-Green-Blue) color surface proportioning the total number of pixels between 0-1 rated could not be realized due to digital zoom images rankings. Performed computer-based ABCD study results are discussed in comparison with the results of clinical trials dermatologist.

Benzer Tezler

  1. An approach in melanoma skin cancer segmentation with bat optimization algorithm

    Yarasa optimizasyon algoritması ile melanom cilt kanseri segmentasyonunda bir yaklaşım

    MARWAH SAMEER ABED ABED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AKBAŞ

  2. Segmentation of skin cancer by using image processing techniques

    Görüntü işleme teknikleri kullanılarak cilt kanseri segmentasyonu

    AZHAR KASSEM FLAYEH FLAYEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. GÖRKEM SERBES

  3. Derin öğrenme yöntemleri ile cilt lezyon bölütlemesi

    Skin lesion segmentation with deep learning techniques

    SOHAIB NAJAT HASAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN

    DR. MURAT GEZER

  4. A novel approach for hair removal in skin cancer images to enhance segmentation and classification performance.

    Deri kanseri görüntülerinin sınıflandırma ve bölütleme performansını artırmak için kıl gidermede yeni bir yaklaşım

    AYYAD ERRAJI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. ZAFER İŞCAN

  5. Detection and classification of breast cancer in whole slide histopathology images using deep convolutional networks

    Derin evrişimli ağlar ile tüm slayt histopatolojisi resimlerinde meme kanseri tesbiti ve sınıflandırılması

    BARIŞ GEÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİM AKSOY