Geri Dön

Segmenting dermoscopy image with different image processing algorithms

Dermoskopi görüntülerinin farklı görüntu işleme yöntemleri ile bölütlenmesi

  1. Tez No: 424379
  2. Yazar: SHAKAR SALİH
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İHSAN HALUK AKIN, YRD. DOÇ. DR. SAİME AKDEMİR AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Tıbbi Biyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Medical Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Melanom cilt kanserleri arasında en tehlikelisi olmakla birlikte erken tanısı sonucunda yüksek tedavi olasılığına sahiptir. Bu nedenle farklı görüntüleme teknikleri kullanılarak incelenmektedir. Bunlar arasında girişimsel olmayan dermoskopik görüntüler tanı için kullanılanlardan biridir. Ancak, dermoskopik görüntülerdeki tanı başarısı dermatoloğun tecrübesine bağlı kalmakta ve çoğu zaman uzun sürmektedir. Bu nedenle, bilgisayar destekli tanı sistemleri kullanılarak klinik değerlendirmeye yardımcı araştırmalar son yıllarda artış göstererek dikkat çekmektedir. Önemli bir görüntü işleme adımı olan görüntü bölütleme cilt kanseri gibi çoğu hastalıkta oldukça zor problemleri çözmede önemli bir rol oynamaktadır. Otomatik olarak dermoskopik görüntülerini incelemek 3 aşamadan oluşmaktadır: a) öznitelik bulma, b) görüntü bölütleme, ve c) öznitelik sınıflandırma. Bu tez kapsamında, 22 dermoskopik görüntü 3 yöntem kullanılarak bölütleme başarısı açısından incelenmiştir. Bunlar, aktif kontor, level set ve bölge genişlemeli fuzzy yöntemleridir. Sonuçlar 3 objektif metrik kullanılarak değerlendirilmiş ve en başarılısının önerdiğimiz bölge genişlemeli fuzzy yöntemi olduğu belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Melanoma is the most common dangerous type of skin cancer. On the other hand, if found in an early stage, there is a high likelihood of cure. For that reason, various types of imaging techniques have been investigated. Dermoscopy is one non-invasive imaging technique for diagnosis. The accuracy of diagnosis using dermoscopy is very important and depends on the experience of dermatologists. Visual examination is a waste of time, so there is currently wide attention paid to the development of computer-aided diagnostic systems to aid the clinical evaluation of dermatologists. Image Segmentation is very important in digital-image processing and self-discovery, with an important role to play in solving many difficult problems, particularly those related to chronic diseases, such as skin cancer. Analysis of automatic dermoscopy images usually has three stages: a) feature selection and extraction, b) image segmentation, and c) feature classification. Here, we suggest and test three methods that are applied to 22 dermoscopy images: a) active contour modeling, b) the level set method, and c) a proposed method of fuzzy clustering based on region growing. We evaluated our methods using three metrics; our proposed method of fuzzy clustering based on region growing achieved the best ratio.

Benzer Tezler

  1. Tıbbi teşhis için deri lezyonlarının segmentasyonu ve sınıflandırılması

    Segmentation and classification of skin lesions for medical diagnosis

    MERVE GÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AMANİ YUSUF

  2. İki boyutlu medikal görüntülerde histogram tabanlı küme kestirim metodu ile yarı otomatik segmentasyon yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of semi-automatic segmentation methods by histogram-based cluster estimation method in two-dimensional medical images

    ENVER KÜÇÜKKÜLAHLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ

    DOÇ. DR. KEMAL POLAT

  3. Predicting brain tumours using artificial neural networks

    Başlık çevirisi yok

    LUBNA ALI JALIL SHNAWA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  4. Segmenting Turkish university students according to lifestyle and analyzing their perception, motivation and attiude towards visual arts

    Türk üniversite öğrencilerininin yaşam tarzlarına göre segmentasyonu ve görsel sanatlara olan algı, motivasyon ve tutumlarının analizi

    AYŞE GÜLŞEN DOLUNAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    DOÇ. DR. EMİNE ÇOBANOĞLU

  5. Yaz tatilinden beklenen faydalara göre turist pazarının bölümlendirilmesi: Antalya'da yapılan bir araştırma

    Segmenting tourist market based on benefits sought from a summer holiday: A study in Antalya

    SEVDA SAHİLLİ BİRDİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    TurizmErciyes Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. M. ŞÜKRÜ AKDOĞAN