High performance automated diagnosis system for hypertensive retinopathy
Göz tansiyonunun tespiti için yüksek performanslı tanı sistemi
- Tez No: 460796
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BAHA ŞEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: göz tansiyonu, DTO, görüntü işleme, görüntü iyileştirme, görüntü bölütleme, yüksek performanslı sistem, GİB, hypertensive retinopathy, AVR, high performance system, image processing, image segmentation, image enhancement, GPU
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Kan basıncının yükselmesi olarak tanımlanan, yüksek tansiyon (hipertansiyon) insan vücudu üzerinde ölüme kadar varabilen ciddi hasarlara sebep olabilmektedir. Hipertansiyonun yıkıcı etkilerinden birisi de göz dolayısıyla retina üzerinde olmaktadır. Retinada bozulmaya neden olan bu damarsal sorun hipertansif retinopati olarak adlandırılır. Retina damarlarında kalınlaşma, daralma gibi belirtiler gösteren hipertansif retinopati erken teşhis ve tedavi edilmediğinde hastalığın ilerleyen dönemlerinde görme kaybına ve hatta körlüğe bile neden olabilmektedir. Bu nedenle göz uzmanları tarafından retina görüntülerinin detaylı olarak incelenmesi gerekmektedir. Bu incelemelerin manuel olarak yapılması zaman alan işlemlerdir. Ayrıca elle yapılan bu değerlendirmede hatalı kararlar verilebilmektedir. Bu nedenle bu tanı ve teşhis işlemleri için otomatik ve hızlı sonuçlar üreten akıllı bilgisayar sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez kapsamında yapılan çalışmalarla hipertansif retinopatinin yüksek doğruluk ve hızlı çalışan bir sistem ile tanılanabilmesi amaçlanmıştır. DRIVE ve STARE veri tabanlarından alınan test retina görüntülerine bir takım görüntü işleme yöntemleri uygulanarak retina görüntüsü üzerindeki kan damarları bulunarak atardamar ve toplardamar olarak ayrıştırılmıştır. Ayrıştırılan damarlarda hipertansif retinopatiden kaynaklanan değişimlerin tespit edilip hesaplanabilmesi için atar damar-toplardamar oranı (Arteriovenous Ratio AVR) kullanılmıştır. Her bir retina görüntüsü için hesaplanan AVR değerine göre hipertansif retinopatinin olup olmadığına karar verilmiştir. Hipertansif retinopati tanısı için retina görüntüsü üzerinde yapılan işlemler zaman alan işlemlerdir. Harcanan bu zamanın azaltılarak, kısa sürede ve hassasiyetten ödün vermeden teşhis işlemlerinin yapılabilmesi“Grafik İşlemci Birimi”(GİB) üzerinde yapılan geliştirmelerle sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
High blood pressure (hypertension), defined as the rise of blood pressure, can cause serious damage to the human body, which can lead to death. One of the devastating effects of hypertension is on retina of the eye. This vascular problem which is causing retinal deterioration is called“Hypertensive Retinopathy”. Hypertensive retinopathy, which is characterized by thickening or narrowing of the retinal vessels, may result in vision loss and even blindness in later stages of the disease if it is not diagnosed and treated early. To detect presence of hypertensive retinopathy, retinal images must be examined in detail by eye specialists but making these examinations manually may take a lot of time and lead to false diagnosis. For this reason, intelligent computer systems that produce automatic and fast results for these diagnoses procedures are required. The aim of this thesis is to be able to diagnose hypertensive retinopathy with high accuracy and high performance. Firstly, blood vessels in the retinal images that are taken from publicly available DRIVE and STARE databases are segmented for making examination in detail by applying a set of image processing methods. The Arteriovenous Ratio (AVR) is used to detect and calculate changes in the segmented blood vessels due to hypertensive retinopathy. It is decided whether there is hypertensive retinopathy according to the calculated AVR value for each retinal image. These operations that are applied on the retinal images for the diagnosis of hypertensive retinopathy are time consuming procedures. Therefore, improvements that are done on the Graphical Processing Unit (GPU) make it possible to perform diagnosis operations in a much shorter time and without compromising accuracy.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile cilt lezyon bölütlemesi
Skin lesion segmentation with deep learning techniques
SOHAIB NAJAT HASAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
DR. MURAT GEZER
- Meme kanserinin tespiti ve sınıflandırılması için geliştirilmiş bilgisayar destekli teşhis sistemi
An improved computer aided detection system for breast cancer detection and classification
ABDULLAH FREIDOON FADHIL FADHIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI ÖRNEK
- Mr görüntülerinde gliyom karakterizasyonu için 3B analiz temelli sınıflayıcı model tasarımı
The design of 3D analysis-based framework for glioma characterization in MR images
ABDULSALAM HAJMOHAMAD
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN KOYUNCU
- Developing a novel artificial intelligence based method for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease
Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için yapay zeka tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
İNANÇ MORAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Lösemi tespiti için kan hücrelerinin derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması
Deep learning-based classification of blood cells for detection of leukemia
ALI AHMED OMAR ALBELAZI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA KARHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEVZİ DAŞ