Geri Dön

Computer analysis of retinal images for vessel anomaly detection

Retina görüntülerinin damar anomali belirlemek amacıyla bilgisayarda analizi

  1. Tez No: 427975
  2. Yazar: SHAHAB ASLANI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Birçok önemli göz hastalığının yanı sıra, diyabet, Hipertansiyon ve damar sertliği gibi sistemik hastalıklar da, retinada kendini göstermektedir. Retina vaskuler systemının otomatık analızı, yukardakı hastalıkların etıkısını gorsel sistemde, gostermeye yardımcı olmaktadır. Bu tezde, retina damar segmentasyonu için sağlam bir yöntem ve damar ağını analiz etmek için damar çapı ve kıvrımlarıyla ilgili otomatik bir algoritma sunulmustur. Denetlenen yöntem, rasgele orman karar ağaçlarının bir topluluk sınıflandırıcı kullanarak, retina kan damarlarının segmentasyonu için sunulmuştur. 17 boyut özelik vektörü, normal ve farklı tür anormal retina lezyonlarınin görüntüleri Başarıyla inşa edilmiştir. DRIVE veri tabanindan alinan Kırk görüntü ve STARE veritabanından alinan yirmi görüntü retinanın yöntem performansını değerlendirmek için kullanilmistir. Performans ölçümlerinin sonuçları, önerilen yöntemin diğer segmentasyon yöntemlerinden daha iyi sonuçlar verdiğini gostermektedir. Ayrıca, bizim yöntem diğer yöntemlere göre, eğitim için daha az örnege ihtiyacı vardir ve bu very yonteminden bağımsızdır cunku çapraz eğitim bölümünde daha iyi bir performans sunmaktadir. Retina damar genişliği ölçme ve eğrilik için otomatik yöntem sunulmaktadir. Damarı kenarı ve merkezini damar ağını analiz etmesi ve gemilerin yapısında farklı anormalliklerin varlığıni izlemeye goredir. Bu uygulama, klinik hızlı teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olmaktadir.

Özet (Çeviri)

Many important eye diseases, as well as systemic diseases such as diabetes, hypertension and arteriosclerosis manifest themselves in the retinal. An automatic analysis of the vascular system of the retina can assist to monitor the effects of corresponding diseases on the visual system. In this thesis, we have presented the robust method for retinal blood vessel segmentation and an automatic algorithms for analyzing the vessel network with regard to the vessel diameter and tortuosity. A supervised method is presented for segmentation of retinal blood vessels using an ensemble classifier of random forest decision trees. The 17 dimension feature vector is constructed for successfully handling the both normal and abnormal retinal images with different kind of lesions. Forty images of the retina from DRIVE database and twenty images from STARE database are used to evaluate the performance of the method. The results of performance metrics illustrate that the proposed method outperforms most of the other segmentation methods. Moreover, our method needs fewer samples for training than other methods and it is independent to the training set as it offers a better performance in the cross-training section. The automatic method for measuring the retinal vessel width and tortuosity is also presented based on the vessel edges and centerline in order to analysis the vessel network and monitor the presence of different abnormalities in the structure of vessels. This application may assist to quick diagnosis and treatment planning in the clinical procedures.

Benzer Tezler

  1. Analytical study: Enhancement and segmentation of blood vessels in retinal image channels using digital image processing techniques and morphological processes

    Analitik çalışma: Dijital görüntü işleme teknikleri ve morfolojik süreçler kullanılarak retina görüntü kanallarındaki kan damarlarının geliştirilmesi ve bölümlenmesi

    OSAMAH HAMAD RAHEEM AL-AZZAWI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER KURNAZ

  2. Meta - sezgisel algoritmalara dayalı retinal damar bölütleme

    Retinal vessel segmentation based on meta-heuristic algorithms

    KADER TAŞKIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA

  3. Sezgisel algoritmalar ile biyomedikal görüntü analizi

    Biomedical image analysis by using heuristic algorithms

    HAKAN DURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mekatronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA

  4. Image processing methods for retinal vessel segmentation

    Retina damarlarının ayrıştırılması için görüntü işleme yöntemleri

    OZAN YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ

  5. Evrişimli sinir ağları kullanılarak retina görüntülerinin segmentasyonu ve sınıflandırılması

    Segmentation and classification of retina images using convolutional neural networks

    MALI MOHAMMEDHASAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN UĞUZ