Evaluation of a fuzzy logic based computer aided diagnosis system for chest x-ray nodule detection and characterization
Akciğer grafisinde nodüllerin belirlenmesinde ve sınıflandırılmasında bulanık mantığa dayalı bilgisayar destekli tanı sisteminin değerlendirilmesi
- Tez No: 398699
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALBERT GÜVENİŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Akciğer kanseri, dünyada hem kadınlar hem de erkekler için kanser ölümlerinin başında geldiği için akciğer kanserleri üzerindeki bilgisayar destekli çalışmalar büyük bir öneme sahiptir. Akciğer nodüllerinin kanserli ve kansersiz olarak kesin ayrımını yapmak zor olabilmektedir. Bilgisayar destekli tanı sistemleri bu ayrımı yapmak konusunda radyologlara yardımcı olmaktadır. Akciğer nodüllerinin bilgisayar destekli ayırımı; bölme, özellik belirleme ve sınıflandırma gibi çeşitli aşamalardan oluşmaktadır. Bu çalışmada, her bir aşamayı optimize ederek sınıflandırma doğruluğunu geliştirmeyi amaçlamaktayız. Bu çalışmanın temel amacı, algoritmaların performans kıyaslamasını yaparak ve en uygun sınıflandırma parametrelerini seçerek, x-ray görüntüleri üzerinde belirlenmiş nodüllerinin tanımlama oranını arttırmaktır. Bu çalışmada, JSRT veri tabanında bulunan 154 tane önden çekilmiş x-ray göğüs görüntüsü test materyali olarak kullanılmıştır. Veritabanı 100 tane kanserli ve 54 tane kansersiz nodül içermektedir. Bizim sistemimiz; ön işlem, belirme, ayırma, özellik belirleme ve sınıflandırma aşamalarından oluşmaktadır. Sınıflandırmayı daha verimli hale getirmek için ayrılmış nodüllerden 14 tane özellik (biçimsel özellikler, istatistiksel özellikler ve dokusal özellikler) belirledik. Bu çalışmada nodülleri kanserli ve kansersiz olarak ayırmak için öncelikle, en yakın komşuluk yöntemi ve bulanık mantık yöntemi kullanılmıştır. Sistemi farklı parametre değerleri için test ettik. Elde ettiğimiz ilk sonuçlara göre, optimum doğruluk değeri en yakın komşuluk yöntemine göre %68.8 ve bulanık mantık yöntemine göre %61.3' tür. Elde ettiğimiz ilk sonuçlar bu yöntemin radyologların akciğer nodüllerini kanserli ve kansersiz olarak ayırmasında ikinci bir fikir sunma amacıyla kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Computer aided systems has a crucial importance on lung nodule studies, since lung cancer is the leading cause of cancer related death for both men and women worldwide. Accurate characterization of lung nodules as malignant or benign may be difficult. CAD can assist radiologists in improving the accuracy of classification. The computer-assisted characterization of lung nodules involves several steps including segmentation, feature extraction and classification. In this study, we aim to optimize each step in order to improve the overall accuracy through on classification accuracy. The main objective of this study is to improve the characterization of detected nodules on chest x-rays by performance comparison of algorithms and optimum selection of classifier parameters. In this study, 154 posteroanterior chest x-ray images included in JSRT Database were used as test materials. The database consists of 100 malignant and 54 benign nodules. Our system involves pre-processing, detection, segmentation, feature extraction and classification steps. We have determined 14 features (morphological features, statistical features and textural features) from each segmented nodule to make the classification more efficient. Initially in this work we have used k-nearest neighbor classifier and fuzzy classifier to classify the nodules as malignant or benign. We have tested the algorithm for different parameter values. According to our initial results, the optimal accuracy for k-NN classification is 68.8% and for the fuzzy classification it is 61.3%. The initial results reveal that this methodology has the potential to assist radiologists as a second opinion tool in the classification of benign and malignant lung nodules.
Benzer Tezler
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Bilgisayar destekli kalite kontrol sistemleri
Computer aided quality control systems
ÖZGEN TURASI
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MURAT DİNÇMEN
- Acil durumlarda yaya tahliyesi için grup davranışı içeren sosyal kuvvet modeli önerisi
Proposal of social force model including group behaviour for pedestrian evacuation in emergency situations
YAKUP TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. CAFER ERHAN BOZDAĞ
- Oracle veri tabanında PL/SQL dilinde genetik algoritma kullanılarak yapay zekâ ve bulanık mantık tabanlı sorgulama yazılımı geliştirilmesi ve uygulaması
Development and application of artificial intelligence and fuzzy logic based querying software in oracle database and PL/SQL language by using genetic algorithm
SEYHUN TUZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGediz ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA GÜNEŞ
- 80169 16 bitlik mikrodenetleyicili geliştirme seti tasarımı ve FP 3000 fuzzy işlemciyi kullanarak çok amaçlı mikrodenetleyicili fuzzy lojik kontrol ve uygulaması
Başlık çevirisi yok
ÖMERÜLFARUK ÖZGÜVEN
Doktora
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER