Computer analysis of retinal images for vessel anomaly detection
Retina görüntülerinin damar anomali belirlemek amacıyla bilgisayarda analizi
- Tez No: 427975
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Meta - sezgisel algoritmalara dayalı retinal damar bölütleme
Retinal vessel segmentation based on meta-heuristic algorithms
KADER TAŞKIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
- Sezgisel algoritmalar ile biyomedikal görüntü analizi
Biomedical image analysis by using heuristic algorithms
HAKAN DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
- Image processing methods for retinal vessel segmentation
Retina damarlarının ayrıştırılması için görüntü işleme yöntemleri
OZAN YÜKSEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ
- Evrişimli sinir ağları kullanılarak retina görüntülerinin segmentasyonu ve sınıflandırılması
Segmentation and classification of retina images using convolutional neural networks
MALI MOHAMMEDHASAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN UĞUZ