Geri Dön

Reliability improvement of computer aided diagnostic system using mutual information

Karşılıklı bilgi miktarı kullanılarak bilgisayar destekli teşhis sisteminin güvenilirliğinin geliştirilmesi

  1. Tez No: 431085
  2. Yazar: ESRA POLAT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALBERT GÜVENİŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 43

Özet

Bilgisayar Destekli teşhis sistemleri son yıllarda sıklıkla çalışılan bir konu olmuştur. Bu sistemler doktorlara teşhis koyma esnasında yardımcı olmayı amaçlar. Özellikle erken teşhisin önemli olduğu hastalıklarda bu sistemlerin kullanımı erken teşhis olasılığını artırır. Bu çalışmanın amacı karşılıklı bilgi miktarı üzerine kurulu bir yöntemi tanıtmak ve örnek olarak Alzheimer hasatları verileri üzerinde ilk deneyleri yapmaktır. Önerilen bu sistemde her bir girdi için üç boyutlu PET görüntülerinin oluştuğu bir data set kullanılmaktadır. Karşılıklı bilgi miktarı kullanılarak bu girdilerin birbirlerine benzerlik miktarı ölçülür. Her bir girdi data setteki diğer bütün girdilerle karşılaştırılır ve bir karar indeksi hesaplanır. Bu indekse göre bur girdinin hastalığa sahip olup olmadığına karar verilir. Sistemin performansı hesaplandığı zaman kurulan sistemin görüntülerin hasta veya normal olduklarını ayırt edebildiği gözlemlenmiştir. Kurulan sistem ve kullanılan metot gayet basit, kolaylıkla uygulanabilir ve klinik alanda kullanılabilecek kadar hızlıdır.

Özet (Çeviri)

Computer aided diagnosis (CAD) is one of the most important topic in recent years since the systems are able to provide a second reliable opinion to physicians and early diagnosis with these systems are possible. In this study we aim to construct a system for the detection of Alzheimer's disease (AD) using PET images from a database. The CAD system includes a database consisting of a 3D PET image for every query. Via using a similarity metric namely mutual information(MI), every query compares to all other query in database. According to their similarity results, a decision index is calculated. The decision index demonstrate presence or absence of AD. The system was developed and evaluated using two different databases extracted from Alzheimer's disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. All normal and Alzheimer's images are stored and ordered in database. First database consists of 259 normal and 138 AD patient whereas second database consists of 102 normal and 95 AD patient. Main difference of two database is registration. Images in second database are warped with talairach atlas. CAD performance was evaluated using Receiver Operating Characteristic analysis. For every query, a decision index was calculated. According to our results we observed that accuracy and speed of the CAD system is affected by certain parameters. The method proposed in the article is adequate to distinguish the disease. The mutual information method is very simple, applicable and fast enough to use in clinic area.

Benzer Tezler

  1. Bilgisayar destekli enerji yönetim sistemleri ve kontrol merkezleri

    Computer based energy management system and control centres

    METİN İZGİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. NESRİN TARKAN

  2. IEEE 1149.1 standardı kullanarak test edilebilir lojik devre tasarımı

    Testable lojik circit design by using IEEE 1149.1 standard

    A.BETÜL TUNCER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU

  3. Makine öğrenimine dayalı akciğer kanserinin erken tanısında belirsizlik ölçeğinin tespiti

    Detection of the uncertainty scale in the early diagnosis of lung cancer based on machine learning

    SEMA ÜZÜLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER ASLAN

  4. İşletmelerde verimlilik arttırma teknikleri

    Productivity improvement techniques in organizations

    MUHAMMED BAMYACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. M. NAHİT SERASLAN

  5. Ağır ticari araçların havalı fren sisteminde kullanılan körük bağlantı braketi tasarımı

    Design of brake actuator attachment bracket for heavy duty vehicle air brake systems

    ÖNDER İNCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİN SÜNBÜLOĞLU