Segmentation of tissue images stained with hematoxylin and eosin using artificial bee colony algorithm
Hematoksi̇li̇n ve eozi̇n i̇le boyanmış doku görüntüleri̇ni̇n yapay arı koloni̇si̇ algori̇tması i̇le bölütlenmesi̇
- Tez No: 394298
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RİFAT KURBAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Görüntü bölütleme görüntü işleme için oldukça önemli bir konudur. Tıbbi görüntülerin bölütlenmesi için pek çok farklı yöntem vardır. Bu tez çalışmasında, renkli görüntü bölütlemesi özellikle de hematoksilin ve eozin ile boyanmış histoloji görüntüleri için 3 farklı yöntem çalışılmıştır. Renkli görüntü bölütleme, bir görüntüden spektral bileşenlerden türetilen öznitelik tabanlı birbirine bağlı ve belirli bir tekdüzelik kıstasını sağlayan bölgeleri çıkartma işlemidir. RGB renkli görüntüler MxNx3 şeklinde bir renk matrisi içerir. Burada her bir renk, ilgili uzaysal koordinattaki kırmızı, yeşil ve mavi bileşenleri ihtiva eder. Bir görüntünün renkli hali, gri-seviyeli haline göre daha çok bilgi içerir. Bu tez çalışmasında, literatürden elde edilen 5 farklı görüntü, K-ortalama, Bulanık C-ortalama ve Yapay Arı Koloni (ABC) algoritması tabanlı iteratifÖklit mesafesi minimizasyonu yöntemleri ile bölütlenmiştir. Deneyler hem RGB hem de Lab renk uzaylarında gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, 3 yöntemin de başarılı sonuçlar elde ettiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Image segmentation is a very important topic in image processing. There are lots of different algorithms for segmentation of medical images. In this thesis, we study 3 methods for color image segmentation, particularly histological images stained with Hematoxylin and Eosin. Color image segmentation is a process of extracting information from the images more connected regions satisfying uniformity criterion which is based on features derived from spectral component. An RGB color image is an MxNx3 array of color pixels, where each color pixel is a triplet consists to the red, green and blue components of an RGB image at specific spatial location. Color images provide more information than gray version of it. In this thesis, 5 images obtained from the literature were segmented by K-means, fuzzy C-means and ABC based iterative Euclidean distance minimization algorithms. Experiments were conducted both on RGB color spaces and Lab color spaces. Experimental results show that methods achieve successful segmentation results.
Benzer Tezler
- Image processing algorithms for histopathological images
Histopatolojik imgeler için imge işleme algoritmaları
OĞUZHAN OĞUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- 3D mikro-bt görüntüleme yöntemi ile küçük hücreli dışı akciğer kanserinde metastatik ve nonmetastatik lenf nodlarının karşılaştırmalı değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
SÜLEYMAN GÖKALP GÜNEŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiAnkara ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTEN KAYI CANGIR
- Deep learnıng based cell segmentatıon ın hıstopathologıcal ımages
Hi̇stopatoloji̇k görüntülerde deri̇n öğrenme tabanli hücre bölütlemesi̇
DENİZ DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
- Yeni zelanda tavşanında medulla spinalis'in pars lumbalis'inin morfometrik ve stereolojik olarak incelenmesi
The stereological and morfometrical investigation of pars lumbalis of spinal cord in new zealand rabbit
BERNA DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
AnatomiBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiAnatomi (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İFTAR GÜRBÜZ
- An innovative and accurate deep learning based HER2 scoring method HER2-unet
HER2 tümör hücrelerinin segmentasyon için derin öğrenme tabanlı yeni bir yaklaşım
FARIBA DAMBAND KHAMENEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK